Учебники по Data Science

Практическое руководство по предпосылкам логистической регрессии, диагностикам нарушений в Python и R, а также по альтернативам, когда предпосылки не соблюдаются.

Подробный разбор переобучения и недообучения в машинном обучении: как распознавать каждую проблему, почему она возникает и как исправлять её через баланс смещения и разброса.

Практическое руководство по GLM: что это, как работают три компонента вместе и как подбирать и интерпретировать их в Python и R.

Обрезка градиента — это однострочное исправление в тренировочном цикле, которое не даёт взрывающимся градиентам сорвать обучение глубоких нейросетей. В этом руководстве — как это работает, два основных метода, выбор порога и реализация в PyTorch и TensorFlow.

Руководство по MCMC: как он работает, зачем используется, самые распространённые алгоритмы и применение в Python для байесовского вывода.

Регрессия опорных векторов — это метод регрессии с допуском, который намеренно игнорирует малые ошибки, обрабатывает нелинейные зависимости с помощью ядер и устойчив к шумным данным реального мира, где стандартная регрессия пасует.

Практическое руководство по критерию Краскела—Уоллиса: что это, как работает, когда предпочесть его ANOVA, как запускать и интерпретировать в Python и R.

Концептуальное руководство по трюку с ядром — что это такое, как он помогает SVM и другим ядерным моделям и когда выбирать его среди подходов к нелинейному моделированию.

Узнайте, что такое целевая функция, как она работает в оптимизации и машинном обучении, и как её определять и интерпретировать на реальных примерах.

Практическое руководство по геометрическим рядам: формулы для конечной и бесконечной сумм, условия сходимости и реальные примеры из финансов, физики и информатики.

Практическое руководство по рядам Маклорена: базовая формула, распространённые разложения, правила сходимости и реальные применения в численных методах, физике и машинном обучении.

GELU — плавная вероятностная функция активации, которая превосходит более простые альтернативы вроде ReLU в глубоких архитектурах и стала стандартом в трансформерах, таких как BERT и GPT.