Autor: | Andreas Lindholm, Niklas Wahlstroem, Fredrik Lindsten, Thomas B. Schoen |
Lehekülgede arv: | 350 |
Ilmumisaasta: | 2022 |
Kauba ID: | 14673886 |
This book introduces machine learning for readers with some background in basic linear algebra, statistics, probability, and programming. In a coherent statistical framework it covers a selection of supervised machine learning methods, from the most fundamental (k-NN, decision trees, linear and logistic regression) to more advanced methods (deep neural networks, support vector machines, Gaussian processes, random forests and boosting), plus commonly-used unsupervised methods (generative modeling, k-means, PCA, autoencoders and generative adversarial networks). Careful explanations and pseudo-code are presented for all methods. The authors maintain a focus on the fundamentals by drawing connections between methods and discussing general concepts such as loss functions, maximum likelihood, the bias-variance decomposition, ensemble averaging, kernels and the Bayesian approach along with generally useful tools such as regularization, cross validation, evaluation metrics and optimization methods. The final chapters offer practical advice for solving real-world supervised machine learning problems and on ethical aspects of modern machine learning.
Kauba ID: | 14673886 |
Kategooria: | Majandusalased raamatud |
Tootepakendite arv: | 1 tk. |
Paki suurus ja kaal (1): | 0,3 x 0,3 x 0,1 m, 0,2 kg |
Kirjastus: | Cambridge University Press |
Raamatu keel: | Inglise keel |
Kaane tüüp: | Pole informatsiooni |
Vorming: | Traditsiooniline raamat |
Tüüp: | Infotehnoloogia |
Raamat väljavõttega: | Ei |
Autor: | Andreas Lindholm, Niklas Wahlstroem, Fredrik Lindsten, Thomas B. Schoen |
Lehekülgede arv: | 350 |
Ilmumisaasta: | 2022 |
Toodete pildid on illustratiivsed ja näitlikud. Tootekirjelduses sisalduvad videolingid on ainult informatiivsetel eesmärkidel, seega võib neis sisalduv teave erineda tootest endast. Värvid, märkused, parameetrid, mõõtmed, suurused, funktsioonid, ja / või originaaltoodete muud omadused võivad nende tegelikust väljanägemisest erineda, seega palun tutvuge tootekirjeldustes toodud tootespetsifikatsioonidega.