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.
Изд-во Питер. 2024 г.
512 стр. мягкая обложка ISBN: 978-5-4461-1788-8
1212637
цена: 120.8 EUR*
* Приобретая эту книгу вы получаете gutschein на последующие покупки в нашем магазине.
Если это ваш первый заказ, то размер gutschein за данную книги составит 6.04 EUR,
если же это ваш второй или далее заказ - 12.08 EUR.
