Telegram Group & Telegram Channel
🚀 Новая книга! Просто бомба!!! Перевод уже завершен, оформляйте предзаказ!

Друзья, пока по моей последней книге по Pandas завершается верстка, я успел перевести еще одну потрясающую книгу! Обычно я анонсирую книги заранее, но тут просто не успел, простите. Я перевел ее очень быстро, всего за 16 дней (мой рекорд), так что она небольшая и будет недорогая! И вы уже можете оформить предзаказ на нее в моем боте, ниже расскажу, как.

Что же это за книга? Честно говоря, это одна из лучших книг, которые я переводил. Настоящее сокровище! В оригинале ее название звучит так: Learn Data Mining Through Excel, а в русском переводе она получит название Машинное обучение сквозь призму Excel
(примеры и упражнения)
. Но НЕ ДУМАЙТЕ, что это книга по Excel! Что же в ней такого замечательного?

Она действительно не про Excel. Excel в ней используется просто как доступный инструмент визуализации. В этой книге досконально, до малейших подробностей, разбираются все популярные методы машинного обучения шаг за шагом, без программирования, а прямо на листах в Excel при помощи простых и не очень формул. И всё оживает буквально на ваших глазах! Эта книга заставит полюбить регрессию, кластеризацию, классификацию, кросс-валидацию и все остальные страшные "ция" даже тех, кто ничегошечньки в этом не смыслит и боится страшных математических формул. Это потрясающий труд! И даже если вы активно применяете ML на практике или преподаете, вам будет полезно заглянуть внутрь работы этих методов и разложить все по полочкам для себя или своих студентов.

Ну а если вы только осваиваете машинное обучение и датамайнинг, то просто обязаны дать шанс этой книге, которая носит исключительно практический характер.

Вот оглавление книги:
Глава 1. Excel и датамайнинг
Глава 2. Линейная регрессия
Глава 3. Кластеризация методом k-средних
Глава 4. Линейный дискриминантный анализ
Глава 5. Кросс-валидация и ROC-кривая
Глава 6. Логистическая регрессия
Глава 7. Метод k-ближайших соседей
Глава 8. Иерархическая кластеризация и древовидная диаграмма
Глава 9. Наивный байесовский классификатор
Глава 10. Деревья решений
Глава 11. Разведочный анализ, очистка данных и отбор признаков
Глава 12. Ассоциативный анализ
Глава 13. Нейронные сети
Глава 14. Интеллектуальный анализ текста

Как оформить предзаказ? Очень просто! Как я уже сказал, книга уже фактически завершена, завтра по ней начнется вычитка и верстка, так что ооочень скоро она сможет приехать к вам!

Заходите в моего бота (@alexanderginko_books_bot), жмите на кнопку Оформить предзаказ на книги (если не видите кнопок, активируйте их специальной кнопкой) и выбирайте там книгу Машинное обучение сквозь призму Excel
(примеры и упражнения)
. Вот и всё! И уже совсем скоро вам придут мои промокоды на скидку и адрес для покупки!

А скоро будет анонс уже следующей книги...



tg-me.com/alexanderginko_books/305
Create:
Last Update:

🚀 Новая книга! Просто бомба!!! Перевод уже завершен, оформляйте предзаказ!

Друзья, пока по моей последней книге по Pandas завершается верстка, я успел перевести еще одну потрясающую книгу! Обычно я анонсирую книги заранее, но тут просто не успел, простите. Я перевел ее очень быстро, всего за 16 дней (мой рекорд), так что она небольшая и будет недорогая! И вы уже можете оформить предзаказ на нее в моем боте, ниже расскажу, как.

Что же это за книга? Честно говоря, это одна из лучших книг, которые я переводил. Настоящее сокровище! В оригинале ее название звучит так: Learn Data Mining Through Excel, а в русском переводе она получит название Машинное обучение сквозь призму Excel
(примеры и упражнения)
. Но НЕ ДУМАЙТЕ, что это книга по Excel! Что же в ней такого замечательного?

Она действительно не про Excel. Excel в ней используется просто как доступный инструмент визуализации. В этой книге досконально, до малейших подробностей, разбираются все популярные методы машинного обучения шаг за шагом, без программирования, а прямо на листах в Excel при помощи простых и не очень формул. И всё оживает буквально на ваших глазах! Эта книга заставит полюбить регрессию, кластеризацию, классификацию, кросс-валидацию и все остальные страшные "ция" даже тех, кто ничегошечньки в этом не смыслит и боится страшных математических формул. Это потрясающий труд! И даже если вы активно применяете ML на практике или преподаете, вам будет полезно заглянуть внутрь работы этих методов и разложить все по полочкам для себя или своих студентов.

Ну а если вы только осваиваете машинное обучение и датамайнинг, то просто обязаны дать шанс этой книге, которая носит исключительно практический характер.

Вот оглавление книги:
Глава 1. Excel и датамайнинг
Глава 2. Линейная регрессия
Глава 3. Кластеризация методом k-средних
Глава 4. Линейный дискриминантный анализ
Глава 5. Кросс-валидация и ROC-кривая
Глава 6. Логистическая регрессия
Глава 7. Метод k-ближайших соседей
Глава 8. Иерархическая кластеризация и древовидная диаграмма
Глава 9. Наивный байесовский классификатор
Глава 10. Деревья решений
Глава 11. Разведочный анализ, очистка данных и отбор признаков
Глава 12. Ассоциативный анализ
Глава 13. Нейронные сети
Глава 14. Интеллектуальный анализ текста

Как оформить предзаказ? Очень просто! Как я уже сказал, книга уже фактически завершена, завтра по ней начнется вычитка и верстка, так что ооочень скоро она сможет приехать к вам!

Заходите в моего бота (@alexanderginko_books_bot), жмите на кнопку Оформить предзаказ на книги (если не видите кнопок, активируйте их специальной кнопкой) и выбирайте там книгу Машинное обучение сквозь призму Excel
(примеры и упражнения)
. Вот и всё! И уже совсем скоро вам придут мои промокоды на скидку и адрес для покупки!

А скоро будет анонс уже следующей книги...

BY Александр Гинько (автор и переводчик)




Share with your friend now:
tg-me.com/alexanderginko_books/305

View MORE
Open in Telegram


Александр Гинько автор и переводчик Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

A Telegram spokesman declined to comment on the bond issue or the amount of the debt the company has due. The spokesman said Telegram’s equipment and bandwidth costs are growing because it has consistently posted more than 40% year-to-year growth in users.

Should You Buy Bitcoin?

In general, many financial experts support their clients’ desire to buy cryptocurrency, but they don’t recommend it unless clients express interest. “The biggest concern for us is if someone wants to invest in crypto and the investment they choose doesn’t do well, and then all of a sudden they can’t send their kids to college,” says Ian Harvey, a certified financial planner (CFP) in New York City. “Then it wasn’t worth the risk.” The speculative nature of cryptocurrency leads some planners to recommend it for clients’ “side” investments. “Some call it a Vegas account,” says Scott Hammel, a CFP in Dallas. “Let’s keep this away from our real long-term perspective, make sure it doesn’t become too large a portion of your portfolio.” In a very real sense, Bitcoin is like a single stock, and advisors wouldn’t recommend putting a sizable part of your portfolio into any one company. At most, planners suggest putting no more than 1% to 10% into Bitcoin if you’re passionate about it. “If it was one stock, you would never allocate any significant portion of your portfolio to it,” Hammel says.

Александр Гинько автор и переводчик from it


Telegram Александр Гинько (автор и переводчик)
FROM USA