Вероятностное машинное обучение : введение
Здесь можно купить книгу "Вероятностное машинное обучение : введение" в печатном или электронном виде. Также, Вы можете прочесть аннотацию, цитаты и содержание, ознакомиться и оставить отзывы (комментарии) об этой книге.
Место издания: Москва
ISBN: 978-5-93700-119-1
Страниц: 991
Артикул: 108060
Возрастная маркировка: 16+
Краткая аннотация книги "Вероятностное машинное обучение"
Данный классический труд содержит современное введение в машинное обучение, рассматриваемое сквозь призму вероятностного моделирования и байесовской теории принятия решений. Включен базовый математический аппарат (в том числе элементы линейной алгебры и теории оптимизации), основы обучения с учителем (включая линейную и логистическую регрессию и глубокие нейронные сети), а также более глубокие темы (в частности, перенос обучения и обучение без учителя). Упражнения в конце глав помогут читателям применить полученные знания. В приложении приводится сводка используемых обозначений. Книга будет полезна специалистам в области машинного обучения и студентам профильных специальностей.
Содержание книги "Вероятностное машинное обучение : введение"
От издательства
Предисловие
Глава 1. Введение
Часть I. ОСНОВАНИЯ
Глава 2. Вероятность: одномерные модели
Глава 3. Вероятность: многомерные модели
Глава 4. Статистика
Глава 5. Теория принятия решений
Глава 6. Теория информации
Глава 7. Линейная алгебра
Глава 8. Оптимизация
Часть II. ЛИНЕЙНЫЕ МОДЕЛИ
Глава 9. Линейный дискриминантный анализ
Глава 10. Логистическая регрессия
Глава 11. Линейная регрессия
Глава 12. Обобщенные линейные модели
Часть III. ГЛУБОКИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
Глава 13. Нейронные сети для структурированных данных
Глава 14. Нейронные сети для изображений
Глава 15. Нейронные сети для последовательностей
Часть IV. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
Глава 16. Методы на основе эталонов
Глава 17. Ядерные методы
Глава 18. Деревья, леса, бэггинг и бустинг
Часть V. ЗА ПРЕДЕЛАМИ ОБУЧЕНИЯ С УЧИТЕЛЕМ
Глава 19. Обучение при меньшем числе помеченных примеров
Глава 20. Понижение размерности
Глава 21. Кластеризация
Глава 22. Рекомендательные системы
Глава 23. Погружения графов
Приложение А. Обозначения
Библиография
Предметный указатель
Все отзывы о книге Вероятностное машинное обучение : введение
другие книги автора
С книгой "Вероятностное машинное обучение" читают
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Вероятностное машинное обучение : введение (автор Кэвин Мэрфи)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!
и мы свяжемся с вами в течение 15 минут
за оставленную заявку