Математика в машинном обучении Питер 978 5 4461 1788 8 Фундаментальные

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.

Магазин: Буквоед

ISBN: 978-5-4461-1788-8
Объем: 512
Серия: Для профессионалов
Автор: Дайзенрот М.П., Альдо Ф.А., Он Ч.С.
Издательство: Питер
Год: 2024
Код номенклатуры: ORS094336102070470
Электронная: Нет
noСкидка: no