Вероятностное машинное обучение. Введение
Бумажное издание
Оригинальное название: Оригинальный правообладатель: Оригинальный правообладатель: MITP
Автор: Мэрфи К. П.
Перевод: Слинкин А., Яценков В., Микка К.
Дата выхода: сентябрь 2022 года
Объем, стр: 990
ISBN: 978-5-93700-119-1
Формат: 165 * 235 мм
Бумага: офсетная
Обложка: Твердый переплет
Вес, г: 2000
Электронное издание
Оригинальное название: Оригинальный правообладатель: Оригинальный правообладатель: MITP
Автор: Мэрфи К. П.
Перевод: Слинкин А., Яценков В., Микка К.
Дата выхода: сентябрь 2022 года
Объем, стр: 990
ISBN: 978-5-93700-119-1
- Самовывоз м. Коломенская - завтра - Бесплатно
- Доставка почтой по РФ - 7-28 дней - от 300 р.
Доставка почтой за пределы РФ - 14-28 дней - от 1400 р. - Курьером по Москве - в течение 7 дней - 300 р.
Аннотация
Данный классический труд содержит обстоятельное современное введение в машинное обучение (включая глубокое обучение), рассматриваемое сквозь объединяющую призму вероятностного моделирования и байесовской теории принятия решений. Включен базовый математический аппарат (в т. ч. элементы линейной алгебры и теории оптимизации), основы обучения с учителем (включая линейную и логистическую регрессию и глубокие нейронные сети), а также более сложные темы (в т. ч. перенос обучения и обучение без учителя). Упражнения в конце глав помогут читателям применить полученные знания, а в приложении имеется сводка используемых обозначений.
В основу издания легла вышедшая в 2012 году книга Кэвина Мэрфи «Machine Learning: A Probabilistic Perspective». Однако это совершенно новая работа, отражающая многие достижения, случившиеся в этой области за последние 10 лет.



