Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych - Helion
ebook
Autor: Leszek AlbrzykowskiISBN: 978-83-289-0079-0
stron: 104, Format: ebook
Data wydania: 0000-00-00
Księgarnia: Helion
Cena książki: 18,90 zł (poprzednio: 39,38 zł)
Oszczędzasz: 52% (-20,48 zł)
Tagi: Uczenie maszynowe
Na styku matematyki i informatyki
Uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja (AI). Obok komputerów kwantowych to dwa g
Osoby które kupowały "Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych", wybierały także:
- Natural Language Processing with PyTorch. Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning 332,22 zł, (29,90 zł -91%)
- TensorFlow for Deep Learning. From Linear Regression to Reinforcement Learning 249,17 zł, (29,90 zł -88%)
- AI and Machine Learning for Coders 230,00 zł, (29,90 zł -87%)
- Kubeflow Operations Guide 213,57 zł, (29,90 zł -86%)
- Introducing MLOps 213,57 zł, (29,90 zł -86%)
Spis treści
Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych eBook -- spis treści
Od autora
ROZDZIAŁ 1. Liniowe zależności danych
- Kowariancja
- Współczynnik korelacji
- Regresja liniowa
- Co dalej?
- Bibliografia
ROZDZIAŁ 2. Wnioskowanie bayesowskie
- Twierdzenie Bayesa
- Naiwny klasyfikator bayesowski
- Co dalej?
- Bibliografia
ROZDZIAŁ 3. Czynniki wpływające na wyniki modelu
- Propensity score matching
- Shapley value
- Co dalej?
- Bibliografia
ROZDZIAŁ 4. Detekcja anomalii
- Detekcja anomalii za pomocą z-score
- Detekcja anomalii za pomocą algorytmów klastrujących
- Algorytm Isolation Forest
- Co dalej?
- Bibliografia
ROZDZIAŁ 5. Ewaluacja modeli
- Ewaluacja modeli klasyfikacji
- Ewaluacja modeli regresji
- Co dalej?
- Bibliografia
Zakończenie