Matematikai elemzés a gépi tanuláshoz és adatbányászathoz

Értékelés:   (4.8 az 5-ből)

Matematikai elemzés a gépi tanuláshoz és adatbányászathoz (A. Simovici Dan)

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 5 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Mathematical Analysis for Machine Learning and Data Mining

Könyv tartalma:

Ez a kézikönyv önálló bevezetést nyújt a gépi tanulás és adatbányászat területén végzett matematikai elemzéshez.

Az informatikus hallgatóknak szóló tipikus matematikai tanterv matematikai elemzési komponense kihagyja ezeket a nagyon fontos ötleteket és technikákat, amelyek nélkülözhetetlenek a gépi tanulás olyan speciális, optimalizálás köré összpontosító területének megközelítéséhez, mint a támogató vektorgépek, a neurális hálózatok, a regresszió különböző típusai, a jellemzőválasztás és a klaszterezés. A könyv különösen érdekes a kutatók és a végzős hallgatók számára, akiknek hasznára válnak ezek a könyvben tárgyalt alkalmazási területek.

Kapcsolódó link(ek)

A könyv egyéb adatai:

ISBN:9789813229686
Szerző:
Kiadó:
Kötés:Keményfedeles
A kiadás éve:2018
Oldalak száma:984

Vásárlás:

Jelenleg kapható, készleten van.

A szerző további könyvei:

Klaszteresedés: Elméleti és gyakorlati szempontok - Clustering: Theoretical and Practical...
Ez az egyedülálló gyűjtemény naprakészen mutatja...
Klaszteresedés: Elméleti és gyakorlati szempontok - Clustering: Theoretical and Practical Aspects
Matematikai elemzés a gépi tanuláshoz és adatbányászathoz - Mathematical Analysis for Machine...
Ez a kézikönyv önálló bevezetést nyújt a gépi...
Matematikai elemzés a gépi tanuláshoz és adatbányászathoz - Mathematical Analysis for Machine Learning and Data Mining
Lineáris algebrai eszközök az adatbányászathoz - Linear Algebra Tools for Data Mining
A lineáris algebra egyre nagyobb jelentőségre tesz...
Lineáris algebrai eszközök az adatbányászathoz - Linear Algebra Tools for Data Mining

A szerző munkáit az alábbi kiadók adták ki:

© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)