Autor: | Romain Couillet, Zhenyu Liao |
Lehekülgede arv: | 408 |
Ilmumisaasta: | 2022 |
Kauba ID: | 15707699 |
This book presents a unified theory of random matrices for applications in machine learning, offering a large-dimensional data vision that exploits concentration and universality phenomena. This enables a precise understanding, and possible improvements, of the core mechanisms at play in real-world machine learning algorithms. The book opens with a thorough introduction to the theoretical basics of random matrices, which serves as a support to a wide scope of applications ranging from SVMs, through semi-supervised learning, unsupervised spectral clustering, and graph methods, to neural networks and deep learning. For each application, the authors discuss small- versus large-dimensional intuitions of the problem, followed by a systematic random matrix analysis of the resulting performance and possible improvements. All concepts, applications, and variations are illustrated numerically on synthetic as well as real-world data, with MATLAB and Python code provided on the accompanying website.
Kauba ID: | 15707699 |
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: | Kõva |
Vorming: | Traditsiooniline raamat |
Tüüp: | Infotehnoloogia |
Raamat väljavõttega: | Jah |
Autor: | Romain Couillet, Zhenyu Liao |
Lehekülgede arv: | 408 |
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.