Да, с радостью. Самое навороченное и самое сложное ( но и самое интересное) - это Мерфи Вероятностное машинное обучение. Можно здесь найти vk.com/wall-206723877_8111 С кодом на Python ( так удобнее) Байесовский анализ на Python [2020] vk.com/wall-43363264_507505 . Ну и ,поскольку, это часть методов машинного обучения с подкреплением, то в каждой достойной книге по этой тематике можно найти раздел по марковским цепям или марковским методам принятия решений (МППР) . Здесь мне сложно отдать предпочтение отдельным авторам. Мне помогает чтение разных авторов, потому что каждый из них сообщает что-то новое и дополняет друг друга.
Ссылка на код colab.research.google.com/drive/12qzR8SrhfhQDBImKYQqUKdj6n60E9jNp?usp=sharing
Добрый день, очень понравилось ваше видео. Могли бы написать или указать первоисточник статью или книгу , чтобы лучше разобраться в вопросе.
Да, с радостью. Самое навороченное и самое сложное ( но и самое интересное) - это Мерфи Вероятностное машинное обучение. Можно здесь найти vk.com/wall-206723877_8111 С кодом на Python ( так удобнее) Байесовский анализ на Python [2020] vk.com/wall-43363264_507505 . Ну и ,поскольку, это часть методов машинного обучения с подкреплением, то в каждой достойной книге по этой тематике можно найти раздел по марковским цепям или марковским методам принятия решений (МППР) . Здесь мне сложно отдать предпочтение отдельным авторам. Мне помогает чтение разных авторов, потому что каждый из них сообщает что-то новое и дополняет друг друга.