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Mathematics for Machine Learning

Auteur: Marc Peter Deisenroth
Langue: Anglais

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Cambridge University Press

Edition: Cambridge University Press

Auteur: Marc Peter Deisenroth A. Aldo Faisal
Co-auteur: Cheng Soon Ong
  • en
  • Couverture rigide
  • 9781108470049
  • 23 avril 2020
  • 398 pages
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Résumé

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.

Spécifications produit

Contenu

Langue
en
Binding
Couverture rigide
Date de sortie initiale
23 avril 2020
Nombre de pages
398
Illustrations
Non

Personnes impliquées

Auteur principal
Marc Peter Deisenroth
Deuxième auteur
A. Aldo Faisal
Coauteur
Cheng Soon Ong
Editeur principal
Cambridge University Press

Autres spécifications

Hauteur de l'emballage
9 mm
Hauteur du produit
19 mm
Largeur d'emballage
52 mm
Largeur du produit
180 mm
Livre d‘étude
Oui
Longueur d'emballage
340 mm
Longueur du produit
259 mm
Poids de l'emballage
132 g
Police de caractères extra large
Non

EAN

EAN
9781108470049

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Livre
Langue
Anglais
Disponibilité
Disponible à l'adresse suivante

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