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

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.

Вес16 унция
Габариты8.5 × 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