dmitrymakarov.ru
RegistreeritudDmitry Makarov – portaal neile, kes soovivad mõista masinõpet ilma tarbetu mürataDmitrymakarovi veebisait. ru on nagu vaikne raamatukogu Internetis, kust igaüks leiab materjali, mis tõesti...
dmitrymakarov.ru Veebisaidi ekraanipilt
Veebisaidi kirjeldus
Dmitry Makarov – portaal neile, kes soovivad mõista masinõpet ilma tarbetu mürata
Dmitrymakarovi veebisait. ru on nagu vaikne raamatukogu Internetis, kust igaüks leiab materjali, mis tõesti aitab. Ärge kiirustage sellest mööda, isegi kui olete alles alustamas oma teekonda analüütika või matemaatika maailmas. Igal lehel pole klikipeibutist, reklaami, vaid puhas teadmine. Sait on pühendatud just masinõppest ja matemaatikast rääkimisele – aga arusaadaval viisil, isegi kui te pole sellega varem kokku puutunud.
Kõik siinsed materjalid on kogutud mitme peamise teema kohta. Toimub masinõppe sissejuhatav kursus – see sobib nii algajatele kui ka neile, kes soovivad põhitõdesid lihvida. Programmeerimine Pythonis on samuti saadaval ja ilma tarbetute probleemideta, mis on väga väärtuslik. Ja ka - andmeanalüüs, infotöötlus, mudelikoolitus. Tundub, nagu oleks keegi võtnud keerulise teema ja sorteerinud selle aeglaselt, armastusega detailide vastu.
Matemaatika: alus, mida paljud varjavad
Matemaatika osa tundub eriti huvitav. Siin pole lihtsalt valemid, vaid ka selgitused. Bayesi statistika ei ole lihtsalt abstraktsioon, vaid midagi, mida tegelikult kasutatakse reaalsetes probleemides. Infoteooria – 1. ja 2. osa – käsitleb seda, kuidas andmeside toimib, kuidas saame infot mõõta. Vahel tundub, et kõik on liiga keeruline, aga autor teab, kuidas lihtsustada olemust kaotamata. Ja jah, vahel on tunne, et tekst on kirjutatud südamest, mitte malli järgi.
- Mis on Bayesi lähenemine?
- Miks on infoteooria koolitusmudelite jaoks oluline?
- Kuidas Python andmete analüüsimisel abiks on?
Viited ei ole pelgalt formaalsus. Siin loetletud klassikalised raamatud: Bishop, Hastie, Murphy, Mohri, Zaki. Kõik need on oma ala kullastandard. Loomulikult saate neid ise lugeda, kuid siin on näpunäiteid, kuidas alustada ja millele keskenduda. Tundub, nagu oleks kogenud õpetaja teile nimekirja andnud, et mitte raisata aega tarbetutele asjadele.
Päris sait, tõeline autor
Liides on lihtne, kuid mitte primitiivne. Ei mingeid keerulisi menüüsid ega tüütuid animatsioone. Kõik on üles ehitatud sisu ümber. Lehe nimi on Dmitri Makarov - ja see pole lihtsalt nimi. Autor soovib, et teda tunnustataks mitte reklaami, vaid materjalide kvaliteedi kaudu. Ta ei karju enda peale, teeb lihtsalt seda, mida vajalikuks peab – jagab oma teadmisi.
Viimase värskenduse aastaks on märgitud 2025. See võib tunduda kummaline, kuid Interneti-saidid muudavad aastat harva, kui kõik töötab. Ja siin näete, et projekt on elav ja asjakohane. Mitte hostimise tünn ega ajutine leht. See ei ole müügiplatvorm ega tasuliste artiklitega ajaveeb. Lihtsalt inimene, kes armastab oma teemat ja tahab teisi aidata.
Korduma kippuvad küsimused dmitrymakarovi veebisaidi kohta.ru
Millest see sait räägib?
Sait on pühendatud masinõppele ja matemaatikale. Siit leiate sissejuhatavaid kursusi, materjale andmeanalüüsi, Pythoni programmeerimise, Bayesi statistika ja infoteooria kohta. Kõik materjalid on kogutud neile, kes soovivad ise õppida.
Kes on saidi autor?
Autor on Dmitri Makarov. Ta kirjutas kõik materjalid, koostas bibliograafia ja lõi portaali, mis aitab inimestel keerulistest teemadest aru saada.
Kas neid materjale saab kasutada tasuta?
Jah, materjalid on tasuta saadaval. Sait ei sisalda reklaami ega tasulisi jaotisi. Esitatakse vaid avatud teadmisi, mida jagatakse piiranguteta.
Milliseid raamatuid on bibliograafias soovitatav kasutada?
Loendis on klassikalised õpikud: Bishop C. M., Pattern Recognition and Machine Learning; Hastie T., Tibshirani R., Friedman J., The Elements of Statistical Learning; Murphy K. P., Masinõpe: tõenäosuslik vaatenurk; Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A., Masinõppe alused; Zaki M. J., Meira W., Andmekaeve ja masinõpe.
Miks sait nii lihtne välja näeb?
Lihtne kujundus on osa saidi filosoofiast. Autor otsustas lehte elementidega mitte üle koormata, vaid keskenduda sisule. Eesmärk on aidata lugejal keskenduda pigem õppimisele kui disainile.
Vahel tundub, et kõik on liiga täiuslik. Aga ei – on pisivigu, puuduvaid komasid, mõttekordusi, kohati isegi veidraid sõnastusi. Ja see on okei. See on inimene, mitte masin. See on kogu edu saladus. Ta ei jookse tähelepanu järele, vaid teeb lihtsalt oma tööd. Kas sellest ei piisa?
.Peamine teave
Serveriteave
Whoisi teave
Whois töötlemata andmed
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 audit
Tehniline SEO
On-Page SEO
Sisu ja UX
Positsioonid sisse Google
Otsi fraase - Google
| positsioon | Fraas | Lehekülg | Katkend |
|---|---|---|---|
| 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/ |
Positsioonid sisse Yandex
Otsi fraase - Yandex
| positsioon | Fraas | Lehekülg | Katkend |
|---|---|---|---|
| 3 | / | ||
| 7 | /python/random-02/ | ||
| 9 | /data/ | ||
| 11 | / | ||
| 13 | /python/numpy/ | ||
| 14 | /learning/cnn/ |