Алгоритми машинного навчання, Смоляков В

Дізнайтеся тонкощі роботи алгоритмів ML, щоб ефективно вирішувати завдання та підвищувати продуктивність моделей, що використовуються. Ознайомтеся з фундаментальними математичними основами найважливіших алгоритмів машинного навчання та варіантами їх реалізації на Python. Особлива увага приділяється імовірнісним методам. У книзі аналізуються та пояснюються десятки алгоритмів, що застосовуються у різних сферах, зокрема, фінансах, комп'ютерному зорі та обробці природної мови. Кожен алгоритм спочатку виводиться математично, а потім ілюструється кодом на Python, з докладними поясненнями та інформативними графіками. Особливу цінність представляє дана автором ясна інтерпретація алгоритмів Байєса для моделей Монте-Карло і марківських ланцюгів.

Моделювання цін на акції шляхом Монте-Карло.

EM-алгоритм для прихованих марківських моделей.

Навчання на незбалансованих даних, активне та ансамблеве навчання.

Байєсівська оптимізація підбору гіперпараметрів.

Виявлення аномалій у часових рядах.