Математика в машинном обучении

В избранное

16+

Наличие:

В наличии

2900₽

3420 ₽

цена в розничном
магазине

Доставим в любой магазин бесплатно, Проверить наличие в

магазинах

Доставка Boxberry 1-2 дня

Характеристики

Год издания:

2025
Издательство:

Прогресс книга
Автор:

Дайзенрот Марк Питер , Фейзал А. Альдо , Он Чен Сунь
Тип переплета:

Мягкая обложка
Кол-во страниц:

512
ISBN:

978-5-4461-1788-8
Артикул:

227646

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.