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.
Автор: Марк Питер Дайзенрот, А. Альдо Фейзал, Чен Сунь Он
Издательство: Питер
Серия: Для профессионалов
Возрастные ограничения: 16+
Год издания: 2024
ISBN: 9785446117888
Кол-во страниц: 512
Размер: 233x165x26 мм
Тип обложки: мягкая
Вес: 780 г
Способы доставки
Выбери подходящий способ доставки
Забрать самому из магазина
0.00 £
Доставка курьером