dmitrymakarov.ru
BejegyzettDmitry Makarov – egy portál azok számára, akik szeretnék megérteni a gépi tanulást felesleges zaj nélkülDmitrymakarov webhely. A ru olyan, mint egy csendes könyvtár az interneten, ahol min...
dmitrymakarov.ru Weboldal képernyőképe
Weboldal leírása
Dmitry Makarov – egy portál azok számára, akik szeretnék megérteni a gépi tanulást felesleges zaj nélkül
Dmitrymakarov webhely. A ru olyan, mint egy csendes könyvtár az interneten, ahol mindenki találhat olyan anyagot, amely valóban segít. Ne rohanjon el mellette, még akkor sem, ha még csak most kezdi meg utazását az analitika vagy a matematika világában. Nincs clickbait, nincs reklám minden oldalon, csak tiszta tudás. Az oldal pontosan a gépi tanulásról és a matematikáról szól – de érthető módon, még akkor is, ha korábban nem találkozott vele.
Az itt található összes anyagot több kulcsfontosságú téma köré gyűjtöttük össze. Van egy bevezető tanfolyam a gépi tanulásról - kezdőknek és azoknak is, akik szeretnének ecsetelni az alapokat. A Python nyelvű programozás is elérhető, és minden felesleges probléma nélkül, ami nagyon értékes. És még - adatelemzés, információfeldolgozás, modellképzés. Mintha valaki egy összetett témát fogott volna, és lassan, a részletek szeretetével rendezte volna.
Matematika: sokak által elrejtett alap
A matematikáról szóló rész különösen érdekesnek tűnik. Nem csak képletek vannak, hanem magyarázatok is. A bayesi statisztika nem csupán egy absztrakció, hanem valami, amit ténylegesen a való világ problémáiban használnak. Információelmélet - 1. és 2. rész - az adatkommunikáció működését, az információkat mérni tudjuk. Néha úgy tűnik, hogy minden túl bonyolult, de a szerző tudja, hogyan kell leegyszerűsíteni anélkül, hogy elveszítené a lényeget. És igen, néha úgy érzi, hogy a szöveg szívből van írva, nem sablon szerint.
- Mi a Bayes-féle megközelítés?
- Miért fontos az információelmélet a képzési modelleknél?
- Hogyan segít a Python az adatelemzésben?
A hivatkozások nem csupán formalitások. Az itt felsorolt klasszikus könyvek: Bishop, Hastie, Murphy, Mohri, Zaki. Mindegyikük az aranystandard a saját területén. Természetesen ezeket saját maga is elolvashatja, de itt vannak tippek, hogyan kezdje el és hová összpontosítson. Mintha egy tapasztalt tanár adott volna neked egy listát, hogy ne vesztegesd az időt felesleges dolgokra.
Valódi webhely, valódi szerző
A felület egyszerű, de nem primitív. Nincsenek bonyolult menük, nincsenek bosszantó animációk. Minden a tartalom köré épül. Az oldalt Dmitrij Makarovnak hívják - és ez nem csak egy név. A szerző azt akarja, hogy elismerjék, nem a reklámok révén, hanem az anyagok minőségén keresztül. Nem kiabál magáról, egyszerűen azt teszi, amit szükségesnek tart – osztja meg tudását.
Az utolsó frissítés éve 2025. Furcsának tűnhet, de az internetes oldalak ritkán változtatják meg az évet, ha minden működik. És itt láthatja, hogy a projekt él és releváns. Nem tárhely-csonk, nem ideiglenes oldal. Ez nem egy értékesítési platform, nem egy blog fizetett cikkekkel. Csak olyan ember, aki szereti a témáját, és segíteni akar másoknak.
Gyakran ismételt kérdések a dmitrymakarov webhelyről.ru
Miről szól ez a webhely?
A webhely a gépi tanulással és a matematikával foglalkozik. Itt bevezető tanfolyamokat, anyagokat találhat az adatelemzésről, a Python programozásról, a Bayes-statisztikáról és az információelméletről. Minden anyagot összegyűjtöttek azok számára, akik önállóan szeretnének tanulni.
Ki a webhely szerzője?
A szerző Dmitrij Makarov. Ő írta az összes anyagot, összeállította a bibliográfiát, és létrehozott egy portált, amely segít az embereknek a bonyolult témák megértésében.
Ezek az anyagok ingyenesen használhatók?
Igen, az anyagok ingyenesen elérhetők. Az oldal nem tartalmaz hirdetési vagy fizetős részeket. Csak nyitott tudás kerül bemutatásra, amelyet korlátozások nélkül osztanak meg.
Milyen könyvek ajánlottak az irodalomjegyzékben?
A lista klasszikus tankönyveket tartalmaz: Bishop C. M., Pattern Recognition and Machine Learning; 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., A gépi tanulás alapjai; Zaki M. J., Meira W., Adatbányászat és gépi tanulás.
Miért tűnik ilyen egyszerűnek a webhely?
Az egyszerű kialakítás a webhely filozófiájának része. A szerző úgy döntött, nem terheli túl elemekkel az oldalt, hanem a tartalomra koncentrál. A cél az, hogy segítse az olvasót a tervezés helyett a tanulásra összpontosítani.
Néha úgy tűnik, hogy minden túl tökéletes. De nem – vannak apró hibák, hiányzó vesszők, gondolatok ismétlése, néha még furcsa megfogalmazás is. És ez így van rendjén. Ez egy személy, nem egy gép. Ez a siker teljes titka. Nem futja a figyelemért, csak teszi a dolgát. Nem elég?
Fő információk
Szerver információ
Whois információ
Whois nyers adatok
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
Technikai SEO
On-Page SEO
Tartalom és UX
Pozíciók be Google
Keresési kifejezések - Google
| Pozíció | Kifejezés | oldal | Töredék |
|---|---|---|---|
| 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/ |
Pozíciók be Yandex
Keresési kifejezések - Yandex
| Pozíció | Kifejezés | oldal | Töredék |
|---|---|---|---|
| 3 | / | ||
| 7 | /python/random-02/ | ||
| 9 | /data/ | ||
| 11 | / | ||
| 13 | /python/numpy/ | ||
| 14 | /learning/cnn/ |