Дьяконов А.Г. Машинное обучение и анализ данных, М: 2024.
РАЗДЕЛ "ВВЕДЕНИЕ"
-
Глава 1. Основные термины и направления исследований (11 c)
-
Глава 2. Постановка основных задач (21 c)
РАЗДЕЛ "МАТЕМАТИКА"
-
Глава 3. [2DO] Математика для машинного обучения
-
Глава 4. [2DO] Оценка среднего, вероятности, плотности
РАЗДЕЛ "АЛГОРИТМЫ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ НА РАЗМЕЧЕННЫХ ДАННЫХ"
-
Глава 5. Метрические алгоритмы (31 c)
-
Глава 6. Линейная регрессия (36 c)
-
Глава 7. Линейные классификаторы (37 с)
-
Глава 8. Решающие деревья (22 с)
-
Глава 9. Ансамбли алгоритмов (30 с)
-
Глава 10. Случайные леса (11 с)
-
Глава 11. [2DO] Градиентный бустинг (есть в блоге)
-
Глава 12. [2DO] Стекинг (есть в блоге)
РАЗДЕЛ "ВЫБОР МОДЕЛИ"
-
Глава 13. Контроль качества и выбор модели (27 с)
-
Глава 14. Сложность алгоритмов, переобучение, смещение и разброс (20 c)
РАЗДЕЛ "РАБОТА С ДАННЫМИ"
-
Глава 15. [2DO] Предобработка данных
-
Глава 16. [2DO] Генерация признаков
-
Глава 17. [2DO] Отбор признаков
-
Глава 18. [2DO] Визуализация данных (что-то есть в блоге)
РАЗДЕЛ "ПОКАЗАТЕЛИ КАЧЕСТВА"
-
Глава 19. Функции ошибки в задачах регрессии (24 с)
-
Глава 20. Показатели качества в задачах чёткой бинарной классификации (19 c)
-
Глава 21. Скоринговые функции ошибки (19 c)
-
Глава 22. [2DO] Кривые в машинном обучении (есть в блоге)
-
Глава 23. [2DO] Качество классификации на несколько классов
РАЗДЕЛ "ОБУЧЕНИЕ НА НЕРАЗМЕЧЕННЫХ ДАННЫХ"
-
Глава 24. Кластеризация (55 c)
-
Глава 25. Поиск аномалий (19 с)
-
Глава 26. [2DO] Ассоциативные правила
РАЗДЕЛ "ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ГЛАВЫ"
-
Глава 27. [2DO] Байесовский подход (есть в блоге)
-
Глава 28. [2DO] Специальные задачи
-
Глава 29. [2DO] Подмена задачи (есть в блоге)
-
Глава 30. [2DO] Постобработка ответов
-
Глава 31. [2DO] Простые методы решения задач машинного обучения
. . .