Приветствую Вас, Гость! Регистрация RSS
Четверг, 2024-05-09
Главная » 2023 » Октябрь » 4 » Математика в машинном обучении
18:56
Математика в машинном обучении

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.

Название: Математика в машинном обучении
Автор: Марк Питер Дайзенрот, Альдо А., Чен Сунь Он
Издательство: Питер
Год: 2024
Страниц: 512
Формат: PDF
Размер: 10,96 МБ
Качество: отличное
Язык: русский

Скачать Математика в машинном обучении

Скачать с katfile.com
Скачать с oxy.st
Скачать с trbbt.net
Категория: Разное | Просмотров: 22 | Добавил: Gunpowder
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]