Категории

Главная > Книги>Справочная литература>Естественные науки>Физико-математические науки>Математика>Общие вопросы математики>Математика в машинном обучении

Математика в машинном обучении

  • Автор: Дайзенрот Марк Питер

  • Переплет: мягкий
  • Страниц: 512
  • Формат: 23.5x16.5x2.7 см
  • Вес: 785 г
  • ISBN: 978-5-4461-1788-8

  • Серия: Для профессионалов

  • Год издания: 2024

44326276

Наличие: ОТПРАВКА В ТЕЧЕНИЕ 9-13 РАБОЧИХ ДНЕЙ

1 439 Kč

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.