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.
Вьюгин. Математические основы машинного обучения и прогнозирования.
Учебная литератураКнига 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
Вес | 16 унция |
---|---|
Габариты | 8.5 × 5.7 × 1.0 дюйм |
ISBN | 978-5-4439-1249-3 |
EAN | 9785443912493 |
Формат | 60×90/16 |
Издательство | |
Серия | |
Переплет | Мягкий переплет |
Автор | |
Стандарт | 16 |
Год выпуска | |
Количество страниц | 400 |
SKU | 627006 |
Формат, мм | 145×215 |
Язык | |
Тип издания | Отдельное издание |
Тираж | 220 |