Mathematics For Machine Learning Av Marc Peter (University College London) Deisenroth, A. Aldo (Imperial College London) Faisal, Cheng Soon Ong

Mathematics For Machine Learning Av Marc Peter (University College London) Deisenroth, A. Aldo (Imperial College London) Faisal, Cheng Soon Ong

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 prof......
fra 529,-
Tilgjengelig i 2 butikker
Frakt og levering
Beskrivelse
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 cha
Forhåndsbestill
Frakt og levering
Beskrivelse
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 studentsand otherswith a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts. Forthoselearning 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.

Produktinformasjon

Oppdag den matematiske grunnstenen bak maskinlæring

Er du klar til å ta ditt første steg inn i verden av maskinlæring? Mathematics For Machine Learning av Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal og Cheng Soon Ong gir deg den perfekte guiden! Denne boken kombinerer essensielle matematiske konsepter med praktiske anvendelser innen maskinlæring, slik at du kan forstå og bruke teknikker som lineær regresjon og støttevektormaskiner uten å føle deg overveldet.

Hva inneholder boken?

Boken dekker viktige emner som:

  • Lineær algebra - Få grep om vektorer og matriser, som er hjørnesteinen i maskinlæring.
  • Analytisk geometri - Se hvordan matematikken former de algoritmene du bruker hver dag.
  • Matrix-dekomposisjoner - Lær hvordan du kan forenkle komplekse beregninger.
  • Vektor-kalkulus - Dykk dypere inn i funksjoner og deres egenskaper.
  • Optimalisering - Forstå hvordan du kan finne de beste løsningene.
  • Sannsynlighet og statistikk - Bygg en solid base for å håndtere data.

Skriveferdigheter for alle

Mathematics For Machine Learning er designet for å være tilgjengelig for både nybegynnere og de med allerede eksisterende matematiske kunnskaper. Hver kapittel inneholder:

  • Illustrative eksempler som viser hvordan teorien anvendes.
  • Øvelser for å teste og styrke forståelsen av emnet.
  • Praktiske programmeringsveiledninger tilgjengelig på bokens nettsted.

Fordelene med boken

Uansett om du er student innen datafag eller en profesjonell på jakt etter å forbedre ferdighetene dine, gir denne boken deg:

  • En helhetlig forståelse av de matematiske fundamentene for maskinlæring.
  • Muligheten til å anvende matematiske konsepter direkte til maskinlæringsmetoder.
  • Intuitiv læring som gjør det enklere å mestre komplekse temaer.

Ikke la matematikk stå i veien for drømmene dine om å mestre maskinlæring! Skaff deg Mathematics For Machine Learning i dag, og begynn forskningsreisen din med tre eksperter fra ledende universiteter.

Spesifikasjon

Spesifikasjoner
SpråkEngelsk
SjangerDatamaskiner og IT
FormatPocket
Generelt
Sett
Nei
TypPapirbøker

Pris og prishistorikk

Akkurat nå er 529,- den billigste prisen for Mathematics For Machine Learning Av Marc Peter (University College London) Deisenroth, A. Aldo (Imperial College London) Faisal, Cheng Soon Ong blant 2 butikker hos Prisradar. Sjekk også vår topp 5-rangering av beste matematikk og naturfag for å være sikker på at du gjør det beste kjøpet.

Prisutvikling:
Stabil
Laveste pris:
468,-
Gjennomsnittspris:
468,-
Høyeste pris:
468,-
Beste tilbudet:
norli.no
Tilgjengelig