Аннотация: Вероятностное машинное обучение. Введение

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.

Автор/составитель	Мэрфи Кевин П.
Год выпуска	2022
ISBN	978-5-93700-119-1
Производитель	ДМК-Пресс
Количество томов	1
Количество страниц	990
Переплет	Твёрдый переплёт
Размеры	242x170x55 мм
Цвет	Синий
Тип бумаги	офсетная (60-220 г/м2)
Вес	1652
Язык	русский