Идеи машинного обучения. От теории к алгоритмам
Шай Шалев-Шварц
Машинное обучение – один из самых быстро развивающихся разделов информатики с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги – познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия. Издание ориентировано на студентов старших курсов, обучающихся информатике, техническим наукам, математике или статистике, а также может быть полезно исследователям, желающим углубить свои теоретические знания. Предполагается, что читатель знаком с основами теории вероятностей, линейной алгебры, математического анализа и теории алгоритмов.
- Категория: зарубежная образовательная литература
- Правообладатель: ДМК Пресс
- Год написания: 2014
- Возрастное ограничение: 0+
- ISBN: 978-5-97060-673-5
- Легальная стоимость: 990.00 руб.
Читать книгу «Идеи машинного обучения. От теории к алгоритмам» онлайн:
Комментарии ():
Вам также может понравиться:
