%Математика в машинном обучении. Дайзенрот М.
| Нет в наличии |
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 Математика в машинном обучении. Дайзенрот М.
| Тип товара | Книга |
| ISBN | 978-5-4461-1788-8 |
| Автор | Дайзенрот Марк Питер |
| Издательство | Питер |
| Год издания | 2023 |
| Количество страниц | 512 |
| Переплет | Мягкий |
| Возрастные ограничения | 16+ |
| Язык издания | Русский |
| Вес | 0,786 |
| Формат издания | 170x240 мм |
| Размеры (длина х ширина х высота) | 17x24x2.5 см |
© 2015 Интернет-магазин
Жить стало лучше, жить стало веселее.
- Адрес: Россия, г.Москва
- Телефоны: +7 (499) 404-10-19
- Email: 1@izraya.ru