![Matrona.rona](/data/avatars/m/0/407.jpg?1628804139)
Matrona.rona
Организатор
- #1
Математика в машинном обучении [Марк Дайзенрот, Альдо Фейсал, Чен Онг]
- Ссылка на картинку
Фундаментальные математические дисциплины, необходимые для понимания машинного обучения, — это линейная алгебра, аналитическая геометрия, векторный
анализ, оптимизация, теория вероятностей и статистика. Традиционно все эти темы размазаны по различным курсам, поэтому студентам, изучающим data science или computer science, а также профессионалам в МО, сложно выстроить знания в единую концепцию.Эта книга самодостаточна: читатель знакомится с базовыми математическими концепциями, а затем переходит к четырем основным методам МО: линейной регрессии, методу главных компонент, гауссову моделированию и методу опорных векторов.Тем, кто только начинает изучать математику, такой подход поможет развить интуицию и получить практический опыт в применении математических знаний,а для читателей с базовым математическим образованием книга послужит отправной точкой для более продвинутого знакомства с машинным обучением.
![:) :)](https://s2.skladchiki.cc/images/skladchiki.cc.png)
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый авторский контент.