ALEXANDERGINKO_BOOKS Telegram 305
🚀 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...



tgoop.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:
tgoop.com/alexanderginko_books/305

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

The court said the defendant had also incited people to commit public nuisance, with messages calling on them to take part in rallies and demonstrations including at Hong Kong International Airport, to block roads and to paralyse the public transportation system. Various forms of protest promoted on the messaging platform included general strikes, lunchtime protests and silent sit-ins. The group also hosted discussions on committing arson, Judge Hui said, including setting roadblocks on fire, hurling petrol bombs at police stations and teaching people to make such weapons. The conversation linked to arson went on for two to three months, Hui said. For crypto enthusiasts, there was the “gm” app, a self-described “meme app” which only allowed users to greet each other with “gm,” or “good morning,” a common acronym thrown around on Crypto Twitter and Discord. But the gm app was shut down back in September after a hacker reportedly gained access to user data. Over 33,000 people sent out over 1,000 doxxing messages in the group. Although the administrators tried to delete all of the messages, the posting speed was far too much for them to keep up. The Channel name and bio must be no more than 255 characters long
from us


Telegram Александр Гинько (автор и переводчик)
FROM American