Вероятностное машинное обучение. Введение
Войдите в учётную запись, чтобы мы могли сообщить вам об ответе
Данный классический труд содержит обстоятельное современное введение в машинное обучение (включая глубокое обучение), рассматриваемое сквозь объединяющую призму вероятностного моделирования и байесовской теории принятия решений. Включен базовый математический аппарат (в т. ч. элементы линейной алгебры и теории оптимизации), основы обучения с учителем (включая линейную и логистическую регрессию и глубокие нейронные сети), а также более сложные темы (в т. ч. перенос обучения и обучение без учителя).
Упражнения в конце глав помогут читателям применить полученные знания, а в приложении имеется сводка используемых обозначений.
В основу издания легла вышедшая в 2012 году книга Кэвина Мэрфи "Machine Learning: A Probabilistic Perspective". Однако это совершенно новая работа, отражающая многие достижения, случившиеся в этой области за последние 10 лет.
Упражнения в конце глав помогут читателям применить полученные знания, а в приложении имеется сводка используемых обозначений.
В основу издания легла вышедшая в 2012 году книга Кэвина Мэрфи "Machine Learning: A Probabilistic Perspective". Однако это совершенно новая работа, отражающая многие достижения, случившиеся в этой области за последние 10 лет.
Автор:
Автор:Мэрфи Кевин П.
Переплет:
Переплет:твердый
Категория:
- Категория:Искусство и фотография
- Категория:Комиксы и графические романы
- Категория:Инженерное дело и транспорт
- Категория:Справочники
Язык издания:
Язык издания:русский
Бумага:
Бумага:офсетная
Возрастные ограничения:
Ширина:18+
ISBN:
ISBN:978-5-93700-119-1
Отзывы не найдены