Нет, ну я, конечно, не всерьез. Должен же быть предел, до какой степени возможно упрощать предмет. Но для первых этапов, понимания базовых концепций и быстрого «въезжания» в тему, может быть, и допустимо. А как правильно поименовать данный материал (варианты: «Машинное обучение для чайников», «Анализ данных с пеленок», «Алгоритмы для самых маленьких»), обсудим в конце.
К делу. Написал несколько прикладных программ на MS Excel для визуализации и наглядного представления процессов, которые происходят в разных методах машинного обучения при анализе данных. Seeing is believing, в конце концов, как говорят носители культуры, которая и разработала большинство этих методов (кстати, далеко не все. Мощнейший «метод опорных векторов», или SVM, support vector machine – изобретение нашего соотечественника Владимира Вапника, Московский Институт управления. 1963 год, между прочим! Сейчас он, правда, преподает и работает в США).
Три файла на обозрение
К делу. Написал несколько прикладных программ на MS Excel для визуализации и наглядного представления процессов, которые происходят в разных методах машинного обучения при анализе данных. Seeing is believing, в конце концов, как говорят носители культуры, которая и разработала большинство этих методов (кстати, далеко не все. Мощнейший «метод опорных векторов», или SVM, support vector machine – изобретение нашего соотечественника Владимира Вапника, Московский Институт управления. 1963 год, между прочим! Сейчас он, правда, преподает и работает в США).
Три файла на обозрение
