Нет в наличии

Вьюгин. Математические основы машинного обучения и прогнозирования.

Книга предназначена для первоначального знакомства с математическими основами современной теории машинного обучения (Machine Learning) и теории игр с предсказаниями. В первой части излагаются основы статистической теории машинного обучения, рассматриваются задачи классификации и регрессии с опорными векторами, теория обобщения и алгоритмы построения разделяющих гиперплоскостей. Во второй и третьей частях рассматриваются задачи адаптивного прогнозирования в нестохастических теоретико-игровой и сравнительной постановках: предсказания с использованием экспертных стратегий (Prediction with Expert Advice) и игры с предсказаниями.Для студентов и аспирантов, специализирующихся в области машинного обучения и искусственного интеллекта.2-е издание, исправленное и дополненное.

$23.99

Нет в наличии

ID: 898730 Артикул: 1048466 Категория:

Книга предназначена для первоначального знакомства с математическими основами современной теории машинного обучения (Machine Learning) и теории игр с предсказаниями. В первой части излагаются основы статистической теории машинного обучения, рассматриваются задачи классификации и регрессии с опорными векторами, теория обобщения и алгоритмы построения разделяющих гиперплоскостей. Во второй и третьей частях рассматриваются задачи адаптивного прогнозирования в нестохастических теоретико-игровой и сравнительной постановках: предсказания с использованием экспертных стратегий (Prediction with Expert Advice) и игры с предсказаниями.Для студентов и аспирантов, специализирующихся в области машинного обучения и искусственного интеллекта.2-е издание, исправленное и дополненное.

Вес13.8 унция
Габариты8.5 × 5.7 × 1.0 дюйм
ISBN

978-5-4439-1704-7

Год выпуска

формат

60×90/16

Издательство

Серия

переплет

Мягкий переплет

Автор

стандарт

16

SKU

196649

количество-страниц

384

EAN

9785443917047

Язык

тип-издания

Отдельное издание

тираж

220

handling_time

14 days

формат-ммсм

145×215