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Mathematik für maschinelles Lernen von Deisenroth, Marc Peter
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eBay-Artikelnr.:186336215676
Artikelmerkmale
- Artikelzustand
- 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
- 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
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
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