dmitrymakarov.ru
RegistreradDmitry Makarov - en portal för dem som vill förstå maskininlärning utan onödigt brusDmitrymakarovs webbplats. ru är som ett tyst bibliotek på Internet, där alla kan hitta material som verk...
dmitrymakarov.ru Skärmdump av webbplatsen
Webbplatsbeskrivning
Dmitry Makarov - en portal för dem som vill förstå maskininlärning utan onödigt brus
Dmitrymakarovs webbplats. ru är som ett tyst bibliotek på Internet, där alla kan hitta material som verkligen hjälper. Rusa inte förbi det, även om du precis har börjat din resa i analytikens eller matematikens värld. Det finns ingen clickbait, ingen reklam på varje sida, bara ren kunskap. Sajten är tillägnad just att prata om maskininlärning och matematik – men på ett sätt som är förståeligt, även om du inte har stött på det tidigare.
Allt material här är samlat kring flera viktiga ämnen. Det finns en introduktionskurs om maskininlärning – den passar både nybörjare och dig som vill fräscha upp grunderna. Programmering i Python finns också, och utan onödiga krångel, vilket är mycket värdefullt. Och även - dataanalys, informationsbearbetning, modellträning. Det är som om någon tog ett komplext ämne och löste det, långsamt, med kärlek för detaljer.
Matematik: grunden som många människor döljer
Avsnittet om matematik verkar särskilt intressant. Det finns inte bara formler, utan förklaringar. Bayesiansk statistik är inte bara en abstraktion, utan något som faktiskt används i verkliga problem. Informationsteori - Del 1 och Del 2 - tar upp hur datakommunikation fungerar, hur vi kan mäta information. Ibland verkar det som att allt är för komplicerat, men författaren vet hur man förenklar utan att förlora essensen. Och ja, ibland känner man att texten är skriven från hjärtat, och inte efter en mall.
- Vad är den Bayesianska metoden?
- Varför är informationsteori viktig för träningsmodeller?
- Hur hjälper Python till dataanalys?
Referenser är inte bara en formalitet. Klassiska böcker listade här: Bishop, Hastie, Murphy, Mohri, Zaki. Alla är guldstandarden inom sitt område. Du kan givetvis läsa dem själv, men här kommer tips på hur du ska börja och var du ska fokusera. Det är som om en erfaren lärare gav dig en lista för att inte slösa tid på onödiga saker.
Riktig webbplats, riktig författare
Gränssnittet är enkelt, men inte primitivt. Inga komplicerade menyer, inga irriterande animationer. Allt är uppbyggt kring innehåll. Sidan heter Dmitry Makarov - och det här är inte bara ett namn. Författaren vill bli erkänd, inte genom reklam, utan genom kvaliteten på materialet. Han skriker inte om sig själv, han gör helt enkelt vad han anser vara nödvändigt – delar med sig av sin kunskap.
Året för den senaste uppdateringen anges som 2025. Det kan tyckas konstigt, men internetsidor byter sällan årtal om allt fungerar. Och här kan du se att projektet är levande och relevant. Inte en värdstubb, inte en tillfällig sida. Det här är inte en försäljningsplattform, inte en blogg med betalda artiklar. Bara en person som älskar sitt ämne och vill hjälpa andra.
Vanliga frågor om webbplatsen dmitrymakarov.ru
Vad handlar den här sidan om?
Webbplatsen är tillägnad maskininlärning och matematik. Här kan du hitta introduktionskurser, material om dataanalys, Python-programmering, Bayesiansk statistik och informationsteori. Allt material samlas in för den som vill lära sig på egen hand.
Vem är författaren till webbplatsen?
Författaren är Dmitry Makarov. Han skrev allt material, sammanställde bibliografin och skapade en portal för att hjälpa människor att förstå komplexa ämnen utan ludd.
Kan dessa material användas gratis?
Ja, materialet är tillgängligt gratis. Webbplatsen innehåller inte reklam eller betalda avsnitt. Allt som presenteras är öppen kunskap som delas utan begränsningar.
Vilka böcker rekommenderas i bibliografin?
Listan innehåller klassiska läroböcker: 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., Foundations of Machine Learning; Zaki M. J., Meira W., Data Mining and Machine Learning.
Varför ser sajten så enkel ut?
Enkel design är en del av sajtens filosofi. Författaren bestämde sig för att inte överbelasta sidan med element, utan att fokusera på innehållet. Målet är att hjälpa läsaren att fokusera på lärande snarare än design.
Ibland verkar det som att allt är för perfekt. Men nej – det finns små fel, saknade kommatecken, upprepningar av tankar, ibland till och med konstiga formuleringar. Och det är okej. Det här är en person, inte en maskin. Det är hela hemligheten bakom framgång. Han springer inte efter uppmärksamhet, han gör bara sitt jobb. Räcker inte det?
.Huvudinformation
Serverinformation
Whois information
Whois Raw 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
Innehåll och UX
Positioner i Google
Sökfraser - Google
| Placera | Fras | Sida | 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/ |
Positioner i Yandex
Sökfraser - Yandex
| Placera | Fras | Sida | Utdrag |
|---|---|---|---|
| 3 | / | ||
| 7 | /python/random-02/ | ||
| 9 | /data/ | ||
| 11 | / | ||
| 13 | /python/numpy/ | ||
| 14 | /learning/cnn/ |