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: |

At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?

The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.

Александр Гинько автор и переводчик from tw


Telegram Александр Гинько (автор и переводчик)
FROM USA