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 п
  • -15%
4.2 (6 оценок)
Купили 148 человек

Описание и характеристики

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.

5 причин купить эту книгу:

  • 1. Это не классическая книга по машинному обучению, а математический бэкграунд, применимый для решения четырех центральных задач МО.
  • 2. Вы получите математическую базу, необходимую для понимания того, как работают различные алгоритмы, что позволит лучше оценивать их преимущества и ограничения.
  • 3. Вы будете правильно выбирать и использовать инструменты для анализа и интерпретации результатов машинного обучения.
  • 4. Фундаментальные математические знания, разбросанные по разным книгам и курсам, объединены вместе. Вы сможете сразу получить весь комплекс необходимой информации!
  • 5. Научным редактором русскоязычного перевода книги был профессиональный математик.
  • Тип обложки Мягкий переплёт
  • Количество страниц 512
  • Вес, г 783
  • Размер 2.6x16.5x23.3
  • Издательство Питер
  • Серия Для профессионалов
  • Возрастные ограничения 16+
  • Год издания
  • ISBN 978-5-4461-1788-8
  • ID товара 2995509

Отзывы

Оставьте отзыв и получите бонусы

Оставьте первый отзыв и получите за него бонусы.

Это поможет другим покупателям сделать правильный выбор.

4.2
6 оценок
0
1
0
2
3
Книга «Математика в машинном обучении» есть в наличии в интернет-магазине «Читай-город» по привлекательной цене. Если вы находитесь в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Казани, Екатеринбурге, Ростове-на-Дону или любом другом регионе России, вы можете оформить заказ на книгу Марк Питер Дайзенрот, Чен Сунь Он, А. Альдо Фейзал «Математика в машинном обучении» и выбрать удобный способ его получения: самовывоз, доставка курьером или отправка почтой. Чтобы покупать книги вам было ещё приятнее, мы регулярно проводим акции и конкурсы.