В мире быстро развивающейся области машинного обучения начинающим часто бывает сложно выбрать правильные материалы для изучения. Однако, существует несколько книг, которые отлично подходят для новичков и помогут им освоить основы этой увлекательной области. "Python для анализа данных. Наука о данных и машинное обучение" (Wes McKinney) Описание: Эта книга является идеальным введением в мир машинного обучения для начинающих. Она охватывает основные концепции работы с данными с использованием языка программирования Python и библиотеки Pandas...

В начале пути освоения машинного обучения одним из наиболее сложных шагов является выбор подходящей литературы. Дополнительные трудности обусловлены тем, что авторы, опасаясь сузить целевую аудиторию, зачастую намеренно занижают уровень сложности, указываемый на обложке книги. Столкнувшись с аналогичными проблемами и прочитав немало литературы, хочу поделиться своими взглядами и упростить задачу для заинтересованных читателей. Правильный выбор пособий сэкономит время, необходимое для освоения дисциплины,...

В разработке ещё два: по алгоритмам и анализу данных. «Академия Яндекса» запустила серию бесплатных хэндбуков — онлайн-пособий для знакомства с основными IT-дисциплинами. Они рассчитаны на студентов начальных курсов и IT-энтузиастов и подходят для изучения самостоятельно или с преподавателем. Сейчас доступны три направления: основы Python, C++ и машинное обучение. Позднее добавят блоки про основы алгоритмов и прикладной анализ данных в социальных науках. В каждом хэндбуке по 10-15 глав, которые дают базовое представление об этих направлениях...