The fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. Th ...Descriere completă
The fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. These topics are traditionally taught in disparate courses, making it hard for data science or computer science students, or professionals, to efficiently learn the mathematics. This self-contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites. It uses these concepts to derive four central machine learning methods: linear regression, principal component analysis, Gaussian mixture models and support vector machines. For students and others with a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts. For those learning the mathematics for the first time, the methods help build intuition and practical experience with applying mathematical concepts. Every chapter includes worked examples and exercises to test understanding. Programming tutorials are offered on the book's web site.
O SELECȚIE URIAȘĂ
Peste 4 milioane de cărți în engleză la prețuri avantajoase.
LIVRARE GRATUITĂ
Livrare gratuită la comenzi de peste 300 Lei (Packeta.ro)
PREȚURI AVANTAJOASE
Încercăm să păstrăm prețurile cărților cât mai mici și întotdeauna sub prețul recomandat de editură.
Magazinul nostru a devenit un “Magazin de încredere“ pe baza recenziilor oferite de către clienții noștri reali.
ABORDARE PERSONALĂ
Cel mai important pentru noi este satisfacția Dvs. Vindem cărți deoarece le iubim. Nu suntem giganți transnaționali, ci o companie onestă din Republica Cehă. În plus, cele mai bune cărți au recenzii în blogul nostru.