Наличие: В наличии Нет в наличии
Предзаказ

Математика в машинном обучении

Выбрать
    Описание
    Характеристики
    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
    Дайзенрот М. , Фейзал А. , Он Ч.
    Стандарт упаковки
    5
    ISBN
    978-5-4461-1788-8
    Серия
    Для профессионалов
    Издательство
    ПИТЕР
    Год
    2025
    Формат
    70х100/16
    Обложка/переплёт
    Обл Ц
    Объём, количество страниц
    512
    Вес ,г.
    790
    Ограничение по возрасту
    16+
    Все характеристики
    Обратный звонок
    Запрос успешно отправлен!
    Имя *
    Телефон *
    Заявка
    Предзаказ успешно отправлен!
    Имя *
    Телефон *
    Добавить в корзину
    Название товара
    100 ₽
    1 шт.
    Перейти в корзину
    Заявка

    Настоящим подтверждаю, что я ознакомлен и согласен с условиями оферты и политики конфиденциальности.