Идеи машинного обучения. От теории к алгоритмам
Книга "Идеи машинного обучения. От теории к алгоритмам"
Авторы: Шай Шалев-Шварц
Издатель: ДМК Пресс
Год издания 2014
ISBN: 978-5-97060-673-5
Описание
Машинное обучение – один из самых быстро развивающихся разделов информатики с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги – познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия. Издание ориентировано на студентов старших курсов, обучающихся информатике, техническим наукам, математике или статистике, а также может быть полезно исследователям, желающим углубить свои теоретические знания. Предполагается, что читатель знаком с основами теории вероятностей, линейной алгебры, математического анализа и теории алгоритмов.
Характеристики
- параметрPDF
- Наименование Идеи машинного обучения. От теории к алгоритмам
- Категория знания и навыки/учебная и научная литература/зарубежная образовательная литература
- Авторы Шай Шалев-Шварц
- Издатель ДМК Пресс
- Год издания 2014
- ISBN 978-5-97060-673-5
- Тип Книга
- Продавец Литрес
- Актуальность 28.05.2026
Еще в этой категории
Другие интернет-магазины
