Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин)
Автор: К. В. Воронцов
Теория обучения машин (machine learning, машинное обучение) находится на стыке прикладной статистики, численных методов оптимизации, дискретного анализа, и за последние 50 лет оформилась в самостоятельную математическую дисциплину.
В курсе рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения.
Вообщем....рекомендуем!
#книгадня
Скачать лекции:
http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/6d/Voron-ML-1.pdf
Автор: К. В. Воронцов
Теория обучения машин (machine learning, машинное обучение) находится на стыке прикладной статистики, численных методов оптимизации, дискретного анализа, и за последние 50 лет оформилась в самостоятельную математическую дисциплину.
В курсе рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения.
Вообщем....рекомендуем!
#книгадня
Скачать лекции:
http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/6d/Voron-ML-1.pdf