Математика в машинном обучении

Автор: коллективная работа, Ченг Сун Онг, А. Альдо Фейсал, Марк Питер Дейзенрот

EAN: 9788328384590

Тип публикации: книга

Страниц: 416

SID: 3274657

Математика в машинном обучении

Машинное обучение становится повсеместным. Благодаря все более совершенным инструментам разработки приложений разработчики часто упускают из виду технические детали, связанные с расчетами и математическими моделями. Да, это удобный подход, но он сопряжен с риском неосознанности всех последствий выбранных проектных решений, особенно их сильных и слабых сторон. Поэтому без прочной математической основы не может быть профессионального подхода к машинному обучению. Этот учебник предназначен для людей, которые хотят досконально понять математические основы машинного обучения и получить практический опыт использования математических концепций. Здесь объясняется ряд математических методов, таких как линейная алгебра, аналитическая геометрия, матричное разложение, векторное исчисление, оптимизация, вероятностная теория и статистика. Затем представлены математические аспекты четырех основных методов машинного обучения: линейная регрессия, анализ главных компонентов, смешанные модели гауссовских распределений и машины опорных векторов. Каждая глава включает примеры и упражнения, облегчающие усвоение материала. Книга включает, среди прочего: основы алгебры: системы уравнений, матрицы, аффинные пространства, теорию вероятностей, связи, оптимизацию, вывод с использованием различных типов моделей, линейную регрессию и уменьшение размерности, машину опорных векторов и численные решения: а. обязательно, если хотите понять суть искусственного интеллекта!