Математика в машинном обучении
Дайзенрот Марк Питер, Альдо Фейзал А., Чен Сунь Он
Код товара: 4993545
(0 оценок)Оценить
ОтзывНаписать отзыв
ВопросЗадать вопрос
1 / 23
PDF
1 / 23
Нет в наличии
Доставим в
г. МоскваКурьером
бесплатно от 10 000 ₽
В пункт выдачи
от 155 ₽
бесплатно от 10 000 ₽
Точная стоимость доставки рассчитывается при оформлении заказа
Издательство:
Оригинальное название:
Mathematics for Machine Learning
Описание
Характеристики
Фундаментальные математические дисциплины, необходимые для понимания машинного обучения, - это линейная алгебра, аналитическая геометрия, векторный анализ, оптимизация, теория вероятностей и статистика. Традиционно все эти темы размазаны по различным курсам, поэтому студентам, изучающим data science или computer science, а также профессионалам в МО, сложно выстроить знания в единую концепцию.
Эта книга самодостаточна: читатель знакомится с базовыми математическими концепциями, а затем переходит к четырем основным методам МО: линейной регрессии, методу главных компонент, гауссову моделированию и методу опорных векторов.
Тем, кто только начинает изучать математику, такой подход поможет развить интуицию и получить практический опыт в применении математических знаний,
а для читателей с базовым математическим образованием книга послужит отправной точкой для более продвинутого знакомства с машинным обучением.
Эта книга самодостаточна: читатель знакомится с базовыми математическими концепциями, а затем переходит к четырем основным методам МО: линейной регрессии, методу главных компонент, гауссову моделированию и методу опорных векторов.
Тем, кто только начинает изучать математику, такой подход поможет развить интуицию и получить практический опыт в применении математических знаний,
а для читателей с базовым математическим образованием книга послужит отправной точкой для более продвинутого знакомства с машинным обучением.
код в Майшоп
4993545
возрастная категория
16+
количество томов
1
количество страниц
512 стр.
размеры
235x165x27 мм
ISBN
978-5-4461-1788-8
тип бумаги
офсетная (60-220 г/м2)
цвет
Голубой
вес
785 г
язык
Русский
переплёт
Мягкая обложка
Содержание
Математика в машинном обучении
Условные обозначения
Предисловие
Благодарности
ЧАСТЬ I
Математические основы
Глава 1. Введение и мотивация
Глава 2. Линейная алгебра
Глава 3. Аналитическая геометрия
Глава 4. Матричные разложения
Глава 5. Векторный анализ
Глава 6. Вероятность и распределения
Глава 7. Непрерывная оптимизация
ЧАСТЬ II
Главные задачи машинного обучения
Глава 8. О сочетании модели и данных
Глава 9. Линейная регрессия
Глава 10. Снижение размерности с помощью
анализа главных компонент
Глава 11. Оценка плотности с помощью моделей
гауссовой смеси
Глава 12. Классификация методом опорных
векторов
Библиография
Условные обозначения
Предисловие
Благодарности
ЧАСТЬ I
Математические основы
Глава 1. Введение и мотивация
Глава 2. Линейная алгебра
Глава 3. Аналитическая геометрия
Глава 4. Матричные разложения
Глава 5. Векторный анализ
Глава 6. Вероятность и распределения
Глава 7. Непрерывная оптимизация
ЧАСТЬ II
Главные задачи машинного обучения
Глава 8. О сочетании модели и данных
Глава 9. Линейная регрессия
Глава 10. Снижение размерности с помощью
анализа главных компонент
Глава 11. Оценка плотности с помощью моделей
гауссовой смеси
Глава 12. Классификация методом опорных
векторов
Библиография
Отзывы
Вопросы
Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!
Дарим бонусы за отзывы!
За какие отзывы можно получить бонусы?
- За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию
Как получить больше бонусов за отзыв?
- Публикуйте фото или видео к отзыву
- Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"
Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре
Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Математика в машинном обучении» (авторы: Дайзенрот Марк Питер, Альдо Фейзал А., Чен Сунь Он), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!