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Mathematics for Machine Learning

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44,99 € UVP 53,50 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Verkaufsrang

16444

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

23.04.2020

Abbildungen

Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white; Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white

Verlag

Cambridge University Press

Seitenzahl

371

Maße (L/B/H)

25,4/18/2,1 cm

Gewicht

810 g

Farbe

Grau

Auflage

6. Dr. 2021

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-108-45514-5

Beschreibung

Rezension

'This book provides great coverage of all the basic mathematical concepts for machine learning. I'm looking forward to sharing it with students, colleagues, and anyone interested in building a solid understanding of the fundamentals.' Joelle Pineau, McGill University, Montreal

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Verkaufsrang

16444

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

23.04.2020

Abbildungen

Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white; Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white

Verlag

Cambridge University Press

Seitenzahl

371

Maße (L/B/H)

25,4/18/2,1 cm

Gewicht

810 g

Farbe

Grau

Auflage

6. Dr. 2021

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-108-45514-5

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • MertD

    aus Deutschland

    5/5

    02.04.2020

    Buch (Taschenbuch)

    Meiner Meinung nach das beste…

    Meiner Meinung nach das beste Buch, das die mathematischen Konzepte des maschinellen Lernens vorstellt. Das Buch ist nicht für fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens gedacht, da es bereits viele Bücher gibt, die dies tun. Stattdessen werden die mathematischen Fähigkeiten vermitteln, die zum Lesen dieser anderen Bücher erforderlich sind. Das Buch kann auch kostenlos online gelesen werden unter: https://mml-book.github.io/

    #2774489

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Bewertungen (1)
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  • 1. Introduction and motivation; 2. Linear algebra; 3. Analytic geometry; 4. Matrix decompositions; 5. Vector calculus; 6. Probability and distribution; 7. Optimization; 8. When models meet data; 9. Linear regression; 10. Dimensionality reduction with principal component analysis; 11. Density estimation with Gaussian mixture models; 12. Classification with support vector machines.