dmitrymakarov.ru
RegistreretDmitry Makarov - en portal for dem, der ønsker at forstå maskinlæring uden unødvendig støjDmitrymakarovs hjemmeside. ru er som et stille bibliotek på internettet, hvor alle kan finde mater...
dmitrymakarov.ru Skærmbillede af hjemmesiden
Hjemmesidebeskrivelse
Dmitry Makarov - en portal for dem, der ønsker at forstå maskinlæring uden unødvendig støj
Dmitrymakarovs hjemmeside. ru er som et stille bibliotek på internettet, hvor alle kan finde materiale, der virkelig hjælper. Skynd dig ikke forbi det, selvom du lige er startet på din rejse i en verden af analytics eller matematik. Der er ingen clickbait, ingen annoncering på hver side, kun ren viden. Siden er netop dedikeret til at tale om maskinlæring og matematik – men på en måde, der er forståelig, selvom du ikke er stødt på det før.
Alt materiale her er samlet omkring flere nøgleemner. Der er et introduktionskursus om maskinlæring - det er velegnet til både begyndere og dem, der gerne vil friske op på det grundlæggende. Programmering i Python er også tilgængelig, og uden unødvendige besvær, hvilket er meget værdifuldt. Og også - dataanalyse, informationsbehandling, modeltræning. Det er, som om nogen tog et komplekst emne og ordnede det langsomt, med kærlighed til detaljer.
Matematik: det grundlag, som mange mennesker skjuler
Afsnittet om matematik virker særligt interessant. Der er ikke kun formler, men forklaringer. Bayesiansk statistik er ikke bare en abstraktion, men noget, der faktisk bruges i problemer i den virkelige verden. Informationsteori - del 1 og del 2 - dækker over, hvordan datakommunikation fungerer, hvordan vi kan måle information. Nogle gange ser det ud til, at alt er for kompliceret, men forfatteren ved, hvordan man forenkler uden at miste essensen. Og ja, nogle gange føler man, at teksten er skrevet fra hjertet, og ikke efter en skabelon.
- Hvad er den Bayesianske tilgang?
- Hvorfor er informationsteori vigtig for træningsmodeller?
- Hvordan hjælper Python med dataanalyse?
Referencer er ikke kun en formalitet. Klassiske bøger opført her: Bishop, Hastie, Murphy, Mohri, Zaki. Alle er de guldstandarden inden for deres felt. Du kan selvfølgelig selv læse dem, men her er tips til, hvordan du starter, og hvor du skal fokusere. Det er som om en erfaren lærer gav dig en liste for ikke at spilde tid på unødvendige ting.
Ægte websted, ægte forfatter
Grænsefladen er enkel, men ikke primitiv. Ingen komplicerede menuer, ingen irriterende animationer. Alt er bygget op omkring indhold. Siden hedder Dmitry Makarov – og dette er ikke bare et navn. Forfatteren ønsker at blive anerkendt, ikke gennem reklamer, men gennem kvaliteten af materialer. Han råber ikke om sig selv, han gør blot, hvad han anser for nødvendigt – deler ud af sin viden.
Året for sidste opdatering er angivet som 2025. Det kan virke mærkeligt, men internetsider ændrer sjældent årstal, hvis alt fungerer. Og her kan man se, at projektet er levende og relevant. Ikke en hosting-stump, ikke en midlertidig side. Dette er ikke en salgsplatform, ikke en blog med betalte artikler. Bare en person, der elsker sit emne og gerne vil hjælpe andre.
Ofte stillede spørgsmål om dmitrymakarov-webstedet.ru
Hvad handler dette websted om?
Webstedet er dedikeret til maskinlæring og matematik. Her kan du finde introduktionskurser, materialer om dataanalyse, Python-programmering, Bayesiansk statistik og informationsteori. Alle materialer er indsamlet til dem, der ønsker at lære på egen hånd.
Hvem er forfatteren af webstedet?
Forfatteren er Dmitry Makarov. Han skrev alt materiale, kompilerede bibliografien og skabte en portal for at hjælpe folk med at forstå komplekse emner uden fnug.
Kan disse materialer bruges gratis?
Ja, materialerne er tilgængelige gratis. Siden indeholder ikke reklamer eller betalte sektioner. Det eneste, der præsenteres, er åben viden, der deles uden begrænsninger.
Hvilke bøger anbefales i bibliografien?
Listen omfatter klassiske lærebøger: Biskop C. M., mønstergenkendelse og maskinlæring; Hastie T., Tibshirani R., Friedman J., The Elements of Statistical Learning; Murphy K. P., Machine Learning: a Probabilistic Perspective; Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A., Fundamenter for maskinlæring; Zaki M. J., Meira W., Data Mining og Machine Learning.
Hvorfor ser webstedet så enkelt ud?
Simpelt design er en del af webstedets filosofi. Forfatteren besluttede ikke at overbelaste siden med elementer, men at fokusere på indholdet. Målet er at hjælpe læseren med at fokusere på læring frem for design.
Nogle gange ser det ud til, at alt er for perfekt. Men nej - der er små fejl, manglende kommaer, gentagelser af tanker, nogle gange endda mærkelige formuleringer. Og det er okay. Dette er en person, ikke en maskine. Det er hele hemmeligheden bag succes. Han løber ikke efter opmærksomhed, han gør bare sit arbejde. Er det ikke nok?
.Hovedoplysninger
Serverinformation
Whois information
Whois rå data
domain: DMITRYMAKAROV.RU
nserver: ns1.spaceweb.ru.
nserver: ns2.spaceweb.ru.
nserver: ns3.spaceweb.pro.
nserver: ns4.spaceweb.pro.
state: REGISTERED, DELEGATED, VERIFIED
person: Private Person
registrar: RU-CENTER-RU
admin-contact: https://www.nic.ru/whois
created: 2009-02-23T21:00:00Z
paid-till: 2027-02-23T21:00:00Z
free-date: 2027-03-27
source: TCI
Last updated on 2026-06-09T23:43:01Z
Robots.txt
# START YOAST BLOCK # --------------------------- User-agent: * Disallow: User-agent: AdsBot Disallow: / Sitemap: https://www.dmitrymakarov.ru/sitemap_index.xml # --------------------------- # END YOAST BLOCK
SEO revision
Teknisk SEO
On-Page SEO
Indhold og UX
Stillinger i Google
Søgesætninger - Google
| Position | Udtryk | Side | Uddrag |
|---|---|---|---|
| 2 | / | ||
| 3 | / | ||
| 3 | /data/errors/ | ||
| 4 | / | ||
| 4 | /python/functions/ | ||
| 4 | /data/missing-02/ | ||
| 4 | /data/transform/ | ||
| 5 | /intro/vectors/ | ||
| 5 | /intro/stats/ | ||
| 5 | /intro/stats/ |
Stillinger i Yandex
Søgesætninger - Yandex
| Position | Udtryk | Side | Uddrag |
|---|---|---|---|
| 3 | / | ||
| 7 | /python/random-02/ | ||
| 9 | /data/ | ||
| 11 | / | ||
| 13 | /python/numpy/ | ||
| 14 | /learning/cnn/ |