tgindex

Machine Learning

описание

Real Machine Learning — simple, practical, and built on experience. Learn step by step with clear explanations and working code. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

← к каналу@MachineLearning9
40 936
подписчиков

Лучшие посты

за три месяца
  • 23 мая8 309 просмотров9 реакций44 пересылок

    без подписи

  • 25 июл.6 983 просмотров3 реакций26 пересылок

    без подписи

  • 25 июн.6 438 просмотров4 реакций107 пересылок

    без подписи

  • 30 июл.6 344 просмотров3 реакций46 пересылок

    без подписи

  • 23 мая5 551 просмотров6 реакций15 пересылок

    без подписи

  • 3 авг.5 460 просмотров6 реакций15 пересылок

    без подписи

  • 7 июн.5 400 просмотров3 реакций47 пересылок

    без подписи

  • 22 мая5 306 просмотров5 реакций8 пересылок

    без подписи

  • 31 мая5 271 просмотров6 реакций110 пересылок

    без подписи

  • 14 июл.5 249 просмотров6 реакций36 пересылок

    без подписи

  • 17 июл.5 237 просмотров6 реакций43 пересылок

    без подписи

  • 30 мая4 545 просмотров7 реакций32 пересылок

    без подписи

  • 8 авг.3 558 просмотров5 реакций29 пересылок

    "Introduction to Machine Learning" is another free textbook on machine learning, approximately 600 pages long, which emphasizes a deep mathematical understanding of the subject. 📚🧮 The book begins with the mathematical foundations necessary for further study: linear algebra, mathematical analysis, probability theory, matrix analysis, and optimization methods. It then covers the main supervised learning algorithms: linear and logistic regression, the k-nearest neighbors method, decision trees, random forests, boosting, and neural networks. 🤖📈 A significant portion of the book is dedicated to probabilistic and generative models. It discusses Monte Carlo methods, graphical models, Bayesian networks, variational methods, normalizing flows, variational autoencoders (VAEs), and generative adversarial networks (GANs). 🎲🧠 The final chapters discuss clustering, principal component analysis (PCA), learning on manifolds, and theoretical estimates of a model's ability to generalize. 🔍📊 In my opinion, this is an excellent resource for those who want to gain a broad understanding of machine learning and understand the mathematics underlying the key methods, rather than treating them as "black boxes." 💡✨ https://arxiv.org/pdf/2409.02668 #MachineLearning #DeepLearning #AI #Mathematics #DataScience #NeuralNetworks ✨ Join Best TG Channels https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk ⭐️ Join Our WhatsApp Channel https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A

  • 2 июл.3 197 просмотров6 реакций10 пересылок

    без подписи

  • 7 июл.2 919 просмотров8 реакций3 пересылок

    без подписи

  • 8 июн.2 529 просмотров3 реакций10 пересылок

    без подписи

  • 30 июн.2 524 просмотров4 реакций2 пересылок

    без подписи

  • 5 июн.2 465 просмотров5 реакций5 пересылок

    без подписи

  • 2 июл.2 453 просмотров10 реакций2 пересылок

    без подписи

  • 10 июл.2 416 просмотров6 реакций19 пересылок

    без подписи