Математика для машинного обучения на русском
#347215
Mathematics for Machine Learning (B083M7DBP6)
Купить и скачать электронную книгу в форматах PDF, EPUB, FB2, MOBI
Marc Peter Deisenroth | #5: Распознавание образов
К основным математическим инструментам, необходимым для понимания машинного обучения, относятся линейная алгебра, аналитическая геометрия, разложение матриц, векторное исчисление, оптимизация, теория вероятностей и статистика. Эти темы традиционно преподаются в разных курсах, что затрудняет эффективное изучение математики для студентов и специалистов в области науки о данных или информатики. Этот самодостаточный учебник заполняет пробел между математическими учебниками и учебниками по машинному обучению, вводя математические понятия с минимальными предварительными знаниями. Он использует эти понятия для вывода четырех основных методов машинного обучения: линейной регрессии, анализа главных компонентов, моделей смесей Гаусса и машин опорных векторов. Для студентов и других лиц с математическим образованием эти выводы служат отправной точкой для изучения учебников по машинному обучению. Для тех, кто изучает математику впервые, методы помогают развить интуицию и практический опыт применения математических концепций. Каждая глава включает примеры решения задач и упражнения для проверки понимания. Учебные пособия по программированию предлагаются на веб-сайте книги.