Main Математика в машинном обучении Edition: 1

Математика в машинном обучении Edition: 1

, ,
5.0 / 5.0
0 comments
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.
Request Code : ZLIB.IO17756790
Categories:
Year:
2022
Publisher:
Питер City: СПб.
Language:
Russian
ISBN 10:
5446117883
ISBN 13:
9785446117888
ISBN:
9785446117888, 5446117883
Series:
Для профессионалов

Comments of this book

There are no comments yet.