Математика в машинном обучении

Описание и характеристики Математика в машинном обучении

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.

Для приобретения Математика в машинном обучении от «Питер» арт. 4993545 выберите желаемое количество единиц и кликните на красную кнопку "Купить". Далее товар будет перемещён в корзину. После выбора всех выбранных позиций перейдите в корзину в правом верхнем углу страницы и завершите оформление заказа. При оформлении вам будет предложено выбрать способ доставки Математика в машинном обучении в Санкт-Петербурге и Ленинградской области и оплаты из доступных вариантов.