<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Теобальд Оливер &#8212; Knigausa Bookstore: Russian Books</title>
	<atom:link href="https://knigausa.com/%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D1%80/%D1%82%D0%B5%D0%BE%D0%B1%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%B4-%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D0%B2%D0%B5%D1%80/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://knigausa.com</link>
	<description>Just another WordPress site</description>
	<lastBuildDate>Wed, 08 Apr 2026 12:28:09 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru-RU</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.7.5</generator>
	<item>
		<title>Машинное обучение для абсолютных новичков. Вводный курс, изложенный простым языком</title>
		<link>https://knigausa.com/product/%d0%bc%d0%b0%d1%88%d0%b8%d0%bd%d0%bd%d0%be%d0%b5-%d0%be%d0%b1%d1%83%d1%87%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%b4%d0%bb%d1%8f-%d0%b0%d0%b1%d1%81%d0%be%d0%bb%d1%8e%d1%82%d0%bd%d1%8b%d1%85-%d0%bd%d0%be%d0%b2/</link>
					<comments>https://knigausa.com/product/%d0%bc%d0%b0%d1%88%d0%b8%d0%bd%d0%bd%d0%be%d0%b5-%d0%be%d0%b1%d1%83%d1%87%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%b4%d0%bb%d1%8f-%d0%b0%d0%b1%d1%81%d0%be%d0%bb%d1%8e%d1%82%d0%bd%d1%8b%d1%85-%d0%bd%d0%be%d0%b2/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Aleksandr Malyshev]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 29 Jan 2025 01:28:28 +0000</pubDate>
				<guid isPermaLink="false">https://knigausa.com/product/%d0%bc%d0%b0%d1%88%d0%b8%d0%bd%d0%bd%d0%be%d0%b5-%d0%be%d0%b1%d1%83%d1%87%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%b4%d0%bb%d1%8f-%d0%b0%d0%b1%d1%81%d0%be%d0%bb%d1%8e%d1%82%d0%bd%d1%8b%d1%85-%d0%bd%d0%be%d0%b2/</guid>

					<description><![CDATA[Практическое и подробное введение в машинное обучение.Простые и понятные объяснения и отсутствие необходимости опыта программирования делают эту книгу прекрасной альтернативой академическому учебнику. Здесь представлены основные алгоритмы машинного обучения (ML), которые сопровождаются наглядными примерами и практическими работами. Также вы узнаете про перекрестную проверку, ансамблевое моделирование, поиск по сетке для настройки моделей, проектирование функций, горячее кодирование и многое другое.Для разработки интеллектуальных машин в первую очередь надо понять классическую статистику, так как алгоритмы на ее основе — это сердце машинного обучения. Написание кода — еще одна неотъемлемая часть ML, которая предусматривает управление данными. Однако материал этого руководства можно освоить даже без навыков программирования.Возможно, с чтения этой книги начнется ваш путь к получению работы в области машинного обучения, а может быть, она просто удовлетворит ваше любопытство.Внутри руководства:• Загрузка бесплатных наборов данных.• Методы очистки данных, включая горячее кодирование, группирование и обработку недостающих данных.• Подготовка данных для анализа.• Линейный регрессионный анализ.• Кластеризация, включая кластеризацию k-средних.• Основы работы нейронных сетей.• Смещение/дисперсия для улучшения модели машинного обучения.• Деревья решений для декодирования классификации.• Ваша первая модель машинного обучения с помощью Python.Об автореОЛИВЕР ТЕОБАЛЬД — технический писатель, специализирующийся на темах искусственного интеллекта, финансовых технологий и облачных вычислений. Автор книг Python for Absolute Beginners, Machine Learning with Python for Beginners, Data Analytics for Absolute Beginners и др.]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>Практическое и подробное введение в машинное обучение.Простые и понятные объяснения и отсутствие необходимости опыта программирования делают эту книгу прекрасной альтернативой академическому учебнику. Здесь представлены основные алгоритмы машинного обучения (ML), которые сопровождаются наглядными примерами и практическими работами. Также вы узнаете про перекрестную проверку, ансамблевое моделирование, поиск по сетке для настройки моделей, проектирование функций, горячее кодирование и многое другое.Для разработки интеллектуальных машин в первую очередь надо понять классическую статистику, так как алгоритмы на ее основе — это сердце машинного обучения. Написание кода — еще одна неотъемлемая часть ML, которая предусматривает управление данными. Однако материал этого руководства можно освоить даже без навыков программирования.Возможно, с чтения этой книги начнется ваш путь к получению работы в области машинного обучения, а может быть, она просто удовлетворит ваше любопытство.Внутри руководства:• Загрузка бесплатных наборов данных.• Методы очистки данных, включая горячее кодирование, группирование и обработку недостающих данных.• Подготовка данных для анализа.• Линейный регрессионный анализ.• Кластеризация, включая кластеризацию k-средних.• Основы работы нейронных сетей.• Смещение/дисперсия для улучшения модели машинного обучения.• Деревья решений для декодирования классификации.• Ваша первая модель машинного обучения с помощью Python.Об автореОЛИВЕР ТЕОБАЛЬД — технический писатель, специализирующийся на темах искусственного интеллекта, финансовых технологий и облачных вычислений. Автор книг Python for Absolute Beginners, Machine Learning with Python for Beginners, Data Analytics for Absolute Beginners и др.</p>
]]></content:encoded>
					
					<wfw:commentRss>https://knigausa.com/product/%d0%bc%d0%b0%d1%88%d0%b8%d0%bd%d0%bd%d0%be%d0%b5-%d0%be%d0%b1%d1%83%d1%87%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%b4%d0%bb%d1%8f-%d0%b0%d0%b1%d1%81%d0%be%d0%bb%d1%8e%d1%82%d0%bd%d1%8b%d1%85-%d0%bd%d0%be%d0%b2/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
		<post-id xmlns="com-wordpress:feed-additions:1">1846949</post-id>	</item>
	</channel>
</rss>
