Пёсика
Организатор
- Сообщения
- Монеты
- 0.0
- Оплачено
- 10
- Купоны
- 0
- Кешбэк
- 0
- Баллы
- 0
- @Skladchiki
- #1
Складчина: [ДМК] Вероятностное машинное обучение (Кевин П. Мэрфи)
- Ссылка на картинку
Описание книги:
Данный классический труд содержит обстоятельное современное введение в машинное обучение (включая глубокое обучение), рассматриваемое сквозь объединяющую призму вероятностного моделирования и байесовской теории принятия решений. Включен базовый математический аппарат (в т. ч. элементы линейной алгебры и теории оптимизации), основы обучения с учителем (включая линейную и логистическую регрессию и глубокие нейронные сети), а также более сложные темы (в т. ч. перенос обучения и обучение без учителя). Упражнения в конце глав помогут читателям применить полученные знания, а в приложении имеется сводка используемых обозначений.
В основу издания легла вышедшая в 2012 году книга Кэвина Мэрфи «Machine Learning: A Probabilistic Perspective». Однако это совершенно новая работа, отражающая многие достижения, случившиеся в этой области за последние 10 лет.
Данный классический труд содержит обстоятельное современное введение в машинное обучение (включая глубокое обучение), рассматриваемое сквозь объединяющую призму вероятностного моделирования и байесовской теории принятия решений. Включен базовый математический аппарат (в т. ч. элементы линейной алгебры и теории оптимизации), основы обучения с учителем (включая линейную и логистическую регрессию и глубокие нейронные сети), а также более сложные темы (в т. ч. перенос обучения и обучение без учителя). Упражнения в конце глав помогут читателям применить полученные знания, а в приложении имеется сводка используемых обозначений.
В основу издания легла вышедшая в 2012 году книга Кэвина Мэрфи «Machine Learning: A Probabilistic Perspective». Однако это совершенно новая работа, отражающая многие достижения, случившиеся в этой области за последние 10 лет.
- Возрастное ограничение: 16+
- Издательство: ДМК пресс
- Дата написания: 2022
- Кол-во стр: 940
- ISBN: 978-5-93700-119-1
- Формат: PDF
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый авторский контент.