dmitrymakarov.ru
RegistrertDmitry Makarov - en portal for de som ønsker å forstå maskinlæring uten unødvendig støyDmitrymakarov-nettstedet. ru er som et stille bibliotek på Internett, hvor alle kan finne materiale s...
dmitrymakarov.ru Skjermbilde av nettstedet
Nettstedbeskrivelse
Dmitry Makarov - en portal for de som ønsker å forstå maskinlæring uten unødvendig støy
Dmitrymakarov-nettstedet. ru er som et stille bibliotek på Internett, hvor alle kan finne materiale som virkelig hjelper. Ikke skynd deg forbi det, selv om du akkurat har startet reisen i en verden av analytikk eller matematikk. Det er ingen clickbait, ingen reklame på hver side, bare ren kunnskap. Siden er dedikert nettopp til å snakke om maskinlæring og matematikk – men på en måte som er forståelig, selv om du ikke har vært borti det før.
Alt materiale her er samlet rundt flere sentrale emner. Det er et introduksjonskurs om maskinlæring - det passer både for nybegynnere og de som ønsker å friske opp det grunnleggende. Programmering i Python er også tilgjengelig, og uten unødvendige problemer, noe som er veldig verdifullt. Og også - dataanalyse, informasjonsbehandling, modelltrening. Det er som om noen tok et komplekst emne og ordnet det sakte, med kjærlighet for detaljer.
Matematikk: grunnlaget som mange skjuler
Avsnittet om matematikk virker spesielt interessant. Det er ikke bare formler, men forklaringer. Bayesiansk statistikk er ikke bare en abstraksjon, men noe som faktisk brukes i virkelige problemer. Informasjonsteori – del 1 og del 2 – tar for seg hvordan datakommunikasjon fungerer, hvordan vi kan måle informasjon. Noen ganger ser det ut til at alt er for komplisert, men forfatteren vet hvordan han skal forenkle uten å miste essensen. Og ja, noen ganger føler man at teksten er skrevet fra hjertet, og ikke etter en mal.
- Hva er den Bayesianske tilnærmingen?
- Hvorfor er informasjonsteori viktig for treningsmodeller?
- Hvordan hjelper Python i dataanalyse?
Referanser er ikke bare en formalitet. Klassiske bøker listet opp her: Bishop, Hastie, Murphy, Mohri, Zaki. Alle er gullstandarden på sitt felt. Du kan selvfølgelig lese dem selv, men her er tips til hvordan du starter og hvor du bør fokusere. Det er som om en erfaren lærer ga deg en liste for ikke å kaste bort tid på unødvendige ting.
Ekte nettsted, ekte forfatter
Grensesnittet er enkelt, men ikke primitivt. Ingen kompliserte menyer, ingen irriterende animasjoner. Alt er bygget rundt innhold. Siden heter Dmitry Makarov - og dette er ikke bare et navn. Forfatteren ønsker å bli anerkjent, ikke gjennom reklame, men gjennom kvaliteten på materialene. Han roper ikke om seg selv, han gjør rett og slett det han anser som nødvendig – deler kunnskapen sin.
Året for siste oppdatering er angitt som 2025. Det kan virke rart, men internettsider endrer sjelden årstall hvis alt fungerer. Og her kan du se at prosjektet er levende og relevant. Ikke en hosting-stubb, ikke en midlertidig side. Dette er ikke en salgsplattform, ikke en blogg med betalte artikler. Bare en person som elsker emnet sitt og ønsker å hjelpe andre.
Ofte stilte spørsmål om nettstedet dmitrymakarov.ru
Hva handler dette nettstedet om?
Nettstedet er dedikert til maskinlæring og matematikk. Her kan du finne introduksjonskurs, materiell om dataanalyse, Python-programmering, Bayesiansk statistikk og informasjonsteori. Alt materiell er samlet inn for de som ønsker å lære på egenhånd.
Hvem er forfatteren av nettstedet?
Forfatteren er Dmitrij Makarov. Han skrev alt materialet, kompilerte bibliografien og laget en portal for å hjelpe folk å forstå komplekse emner uten lo.
Kan disse materialene brukes gratis?
Ja, materialene er tilgjengelige gratis. Nettstedet inneholder ikke reklame eller betalte seksjoner. Alt som presenteres er åpen kunnskap som deles uten begrensninger.
Hvilke bøker anbefales i bibliografien?
Listen inkluderer klassiske lærebøker: 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., Fundamenter for maskinlæring; Zaki M. J., Meira W., Datautvinning og maskinlæring.
Hvorfor ser nettstedet så enkelt ut?
Enkel design er en del av nettstedets filosofi. Forfatteren bestemte seg for ikke å overbelaste siden med elementer, men å fokusere på innholdet. Målet er å hjelpe leseren til å fokusere på læring fremfor design.
Noen ganger virker det som om alt er for perfekt. Men nei - det er små feil, manglende kommaer, gjentakelser av tanker, noen ganger til og med merkelige formuleringer. Og det er greit. Dette er en person, ikke en maskin. Det er hele hemmeligheten bak suksess. Han løper ikke etter oppmerksomhet, han gjør bare jobben sin. Er ikke det nok?
.Hovedinformasjon
Serverinformasjon
Whois informasjon
Whois rådata
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 revisjon
Teknisk SEO
On-Page SEO
Innhold og UX
Stillinger i Google
Søkefraser - Google
| Posisjon | Uttrykk | Side | Utdrag |
|---|---|---|---|
| 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
Søkefraser - Yandex
| Posisjon | Uttrykk | Side | Utdrag |
|---|---|---|---|
| 3 | / | ||
| 7 | /python/random-02/ | ||
| 9 | /data/ | ||
| 11 | / | ||
| 13 | /python/numpy/ | ||
| 14 | /learning/cnn/ |