Математика в машинном обучении (Дайзенрот М.П., Альдо Ф.А., Он Ч.С.) ; Питер, 2024
от 1501 р. до 3150 р.
Автор(ы): Дайзенрот М.П.; Альдо Ф.А.; Он Ч.С.;
Издатель: Питер
EAN: 978-5-4461-1788-8
ISBN: 978-5-4461-1788-8
ID: SKU1220792
Добавлено: 31.07.2023
Сравнить цены
Цена от 1501 р. до 3150 р. в 4 магазинах
Магазин | Цена | Наличие |
---|---|---|
Book24 5/5 | 3150 р. 3359 р. | |
Буквоед 5/5 | 3150 р. Минимальная сумма заказа 100 рублей | наличие уточняйте 15.05.2024 |
Мегамаркет 5/5 | 3150 р. 4995 р. | |
Питер 5/5 | 1501 р. | |
Лабиринт 5/5 | ||
Читай-город 5/5 | ||
МАЙШОП 5/5 | Один из первых книжных интернет-магазинов, работающий с 2002 года | |
Описание
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.
Смотри также Характеристики.
Яндекс.Маркет
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
О книге
Автор(ы) | Дайзенрот М.П., Альдо Ф.А., Он Ч.С. |
Серия | Для профессионалов |
Раздел | Математические науки |
Издатель | Питер |
ISBN | 978-5-4461-1788-8 |
Возрастное ограничение | 16+ |
Год издания | 2024 |
Количество страниц | 512 |
Формат | 165x235мм |
Вес | 0.78кг |
Возрастные ограничения | 16 |
Кол-во страниц | 512 |
Переплет | 70х100/16 клей |
Количество книг | 1 |
Тип обложки | мягкая |
Издательство | Издательский дом "Питер" |
Автор | Дайзенрот Марк Питер; Фейзал А. Альдо; Он Чен Сунь |
Обложка | мягкая обложка |
Книги где авторы: Дайзенрот М.П., Альдо Ф.А., Он Ч.С.
Математические науки - издательство "Питер"
Категория 1200 р. - 1801 р.
Математические науки - издательство "Питер" »
Математические науки
Категория 1200 р. - 1801 р.