
Дайзенрот, Марк Питер. Математика в машинном обучении: докопайся до сути
Рубрика: Информационные технологии. Вычислительная техника, Новые поступления ISBN/ISSN: 9785446117888 Смотреть в эл.каталоге004 Д14
Дайзенрот, Марк Питер. Математика в машинном обучении: докопайся до сути : пер. с англ. / Марк Питер Дайзенрот, А. Альдо Фейзал, Чен Сунь Он. – Санкт-Петербург [и др.] : Питер, 2024. – 507 с.: ил., схемы. – (Для профессионалов).
ISBN 9785446117888
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.