Бесплатный онлайн-учебник по машинному обучению и Data Science от Школы анализа данных Яндекса:
— разбор основных методов и алгоритмов ML.
— важные для ML разделы математики: матричное дифференцирование, статистика, методы оптимизации.
— примеры использования ML в жизни.
Пока доступны первые две главы — «Классические методы обучения с учителем» и «Оценка качества моделей», но скоро появятся и новые разделы: про вероятностный подход к ML, обучение представлений и многое другое.
Учебник будет регулярно пополняться, ведь и ML не стоит на месте — постоянно появляются новые подходы и направления. Сохраняйте в закладки!
— разбор основных методов и алгоритмов ML.
— важные для ML разделы математики: матричное дифференцирование, статистика, методы оптимизации.
— примеры использования ML в жизни.
Пока доступны первые две главы — «Классические методы обучения с учителем» и «Оценка качества моделей», но скоро появятся и новые разделы: про вероятностный подход к ML, обучение представлений и многое другое.
Учебник будет регулярно пополняться, ведь и ML не стоит на месте — постоянно появляются новые подходы и направления. Сохраняйте в закладки!