Математика в машинном обучении. Дайзенрот М.
Нет в наличии |
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.
Характеристики Математика в машинном обучении. Дайзенрот М.
Тип товара | Книга |
ISBN | 978-5-4461-1788-8 |
Автор | Дайзенрот Марк Питер |
Издательство | Питер |
Год издания | 2023 |
Количество страниц | 512 |
Переплет | Мягкий |
Возрастные ограничения | 16+ |
Язык издания | Русский |
Вес | 0,786 |
Формат издания | 170x240 мм |
Подписка на обновления
Хотите оперативно узнавать о новых встречах, книжных новинках и скидках? Подпишитесь на email рассылку:
Вы сможете отписаться в любой момент!