|Eingestellt in Kategorie:
Ähnlichen Artikel verkaufen?

Mathematik für maschinelles Lernen von Deisenroth, Marc Peter

Artikelzustand:
Neu
3 verfügbar
Preis:
US $40,00
Ca.CHF 36,54
Versand:
Kostenlos Sparversand. Weitere Detailsfür Versand
Standort: Richmond, Virginia, USA
Lieferung:
Lieferung zwischen Di, 7. Mai und Sa, 11. Mai nach 43230 bei heutigem Zahlungseingang
Wir wenden ein spezielles Verfahren zur Einschätzung des Liefertermins an – in diese Schätzung fließen Faktoren wie die Entfernung des Käufers zum Artikelstandort, der gewählte Versandservice, die bisher versandten Artikel des Verkäufers und weitere ein. Insbesondere während saisonaler Spitzenzeiten können die Lieferzeiten abweichen.
Rücknahmen:
Zahlungen:
     

Sicher einkaufen

eBay-Käuferschutz
Geld zurück, wenn etwas mit diesem Artikel nicht stimmt. 

Angaben zum Verkäufer

Angemeldet als privater Verkäufer; verbraucherschützende Vorschriften, die sich aus dem EU-Verbraucherrecht ergeben, finden daher keine Anwendung. Der eBay-Käuferschutz gilt dennoch für die meisten Käufe.
Der Verkäufer ist für dieses Angebot verantwortlich.
eBay-Artikelnr.:186336215676
Zuletzt aktualisiert am 17. Mär. 2024 03:13:26 MEZAlle Änderungen ansehenAlle Änderungen ansehen

Artikelmerkmale

Artikelzustand
Neu: Neues, ungelesenes, ungebrauchtes Buch in makellosem Zustand ohne fehlende oder beschädigte ...
Book Title
Mathematics for Machine Learning
Subject
Mathematics
ISBN
9781108455145
Publication Year
2020
Type
Textbook
Format
Trade Paperback
Language
English
Publication Name
Mathematics for Machine Learning
Item Height
0.7in
Author
Cheng Soon Ong, A. ALDO Faisal, Marc Peter Deisenroth
Item Length
9.9in
Publisher
Cambridge University Press
Item Width
7in
Item Weight
28.2 Oz
Number of Pages
398 Pages

Über dieses Produkt

Product Information

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.

Product Identifiers

Publisher
Cambridge University Press
ISBN-10
110845514x
ISBN-13
9781108455145
eBay Product ID (ePID)
22038569865

Product Key Features

Author
Cheng Soon Ong, A. ALDO Faisal, Marc Peter Deisenroth
Publication Name
Mathematics for Machine Learning
Format
Trade Paperback
Language
English
Publication Year
2020
Type
Textbook
Number of Pages
398 Pages

Dimensions

Item Length
9.9in
Item Height
0.7in
Item Width
7in
Item Weight
28.2 Oz

Additional Product Features

Lc Classification Number
Q325.5.D45 2020
Reviews
'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, 'The field of machine learning has grown dramatically in recent years, with an increasingly impressive spectrum of successful applications. This comprehensive text covers the key mathematical concepts that underpin modern machine learning, with a focus on linear algebra, calculus, and probability theory. It will prove valuable both as a tutorial for newcomers to the field, and as a reference text for machine learning researchers and engineers.' Christopher Bishop, Microsoft Research Cambridge
Table of Content
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.
Target Audience
College Audience
Topic
General, Computer Vision & Pattern Recognition
Lccn
2019-040762
Dewey Decimal
006.310151
Dewey Edition
23
Illustrated
Yes
Genre
Computers, Science

Artikelbeschreibung des Verkäufers

1stop4sale

1stop4sale

100% positive Bewertungen
648 Artikel verkauft

Detaillierte Verkäuferbewertungen

Durchschnitt in den letzten 12 Monaten

Genaue Beschreibung
4.9
Angemessene Versandkosten
4.9
Lieferzeit
4.9
Kommunikation
5.0
Angemeldet als privater Verkäufer
Daher finden verbraucherschützende Vorschriften, die sich aus dem EU-Verbraucherrecht ergeben, keine Anwendung. Der eBay-Käuferschutz gilt dennoch für die meisten Käufe.

Verkäuferbewertungen (203)

o***o (662)- Bewertung vom Käufer.
Letzter Monat
Bestätigter Kauf
Great price!
i***f (220)- Bewertung vom Käufer.
Letzter Monat
Bestätigter Kauf
Great seller!
e***m (23)- Bewertung vom Käufer.
Letzter Monat
Bestätigter Kauf
Shipped promptly and arrived in good condition