Аннотация
Данный классический труд содержит современное введение в машинное обучение, рассматриваемое сквозь призму вероятностного моделирования и байесовской теории принятия решений. Включен базовый математический аппарат (в том числе элементы линейной алгебры и теории оптимизации), основы обучения с учителем (включая линейную и логистическую регрессию и глубокие нейронные сети), а также более глубокие темы (в частности, перенос обучения и обучение без учителя).
Упражнения в конце глав помогут читателям применить полученные знания. В приложении приводится сводка используемых обозначений.
Книга будет полезна специалистам в области машинного обучения и студентам профильных специальностей.
Упражнения в конце глав помогут читателям применить полученные знания. В приложении приводится сводка используемых обозначений.
Книга будет полезна специалистам в области машинного обучения и студентам профильных специальностей.
Характеристики
|
Издано
|
Издательство «ДМК Пресс» |
|
Формат(ы)
|
|
|
Перевод
|
с англ. |
|
Переводчик(и)
|
А.А. Слинкин |
|
Возрастное ограничение
|
Нет |
|
Вид издания
|
Учебное издание |
Ознакомительный фрагмент
Открыть/скачать фрагмент
499,6 кб
Отзывы
