Выбрать
Описание
Характеристики
Отзывы
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.
Характеристики
Автор
Марк Питер Дайзенрот, А. Альдо Фейзал, Чен Сунь Он
Стандарт упаковки
5
ISBN
978-5-4461-1788-8
Серия
Для профессионалов
Издательство
ПИТЕР
Год
2 025
Формат
70х100/16
Обложка/переплёт
Обл Ц
Объём, количество страниц
512
Вес ,г.
790
Ограничение по возрасту
16+
Страна производства
Россия
Переводчик
Черников Сергей Викторович
Высота, мм
233
Ширина, мм
165
Толщина, мм
26
Все характеристики
Отзывы
Отзывов еще никто не оставлял
