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:

• Python dla DevOps. Naucz się bezlitośnie skutecznej automatyzacji 127,14 zł, (44,50 zł -65%)
• Web scraping w Data Science. Kurs video. Uczenie maszynowe i architektura splotowych sieci neuronowych 179,00 zł, (71,60 zł -60%)
• Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obraz 148,98 zł, (59,59 zł -60%)
• Data Science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego 198,98 zł, (79,59 zł -60%)
• Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek 248,98 zł, (99,59 zł -60%)

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