Deskripsi
Matematika untuk Pembelajaran Mesin adalah buku komprehensif yang ditulis oleh Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, dan Cheng Soon Ong, diterbitkan oleh Cambridge University Press pada tahun 2020. Buku ini berfungsi sebagai sumber dasar bagi individu yang tertarik pada pembelajaran mesin, dengan fokus pada prinsip-prinsip matematis yang mendasari bidang ini. Buku ini dibagi menjadi dua bagian: Dasar-Dasar Matematis dan Masalah-Masalah Utama dalam Pembelajaran Mesin.
Baca Selengkapnya
Bagian pertama mencakup topik-topik penting seperti aljabar linier, geometri analitik, dekomposisi matriks, kalkulus vektor, probabilitas dan distribusi, serta teknik optimisasi kontinu. Topik-topik ini memberikan dasar yang diperlukan untuk memahami algoritma pembelajaran mesin.
Bagian kedua buku ini membahas masalah-masalah spesifik dalam pembelajaran mesin, termasuk regresi linier, pengurangan dimensi dengan analisis komponen utama, estimasi kepadatan dengan model campuran Gaussian, dan klasifikasi dengan mesin vektor dukungan. Buku ini dirancang untuk ringkas, menawarkan pengantar yang jelas dan mudah diakses untuk konsep-konsep matematis yang diperlukan dalam pembelajaran mesin.
Matematika untuk Pembelajaran Mesin tersedia dalam format PDF, dengan sumber daya tambahan seperti tutorial dan latihan yang disediakan untuk meningkatkan pembelajaran. Buku ini sangat direkomendasikan oleh para ahli di bidang ini, termasuk Joelle Pineau dari Universitas McGill dan Facebook, Christopher Bishop dari Microsoft Research Cambridge, dan Pieter Abbeel dari Universitas California, Berkeley. Buku ini cocok untuk pemula dalam pembelajaran mesin serta peneliti dan insinyur yang mencari teks referensi.
- KategoriPendidikan & Riset
Detail Buku
Dasar-dasar matematis untuk pembelajaran mesin
Aljabar linier dan geometri analitik
Dekomposisi matriks dan kalkulus vektor
Probabilitas dan distribusi
Teknik optimisasi kontinu
Algoritma pembelajaran mesin dijelaskan
Regresi linier dan PCA
Model campuran Gaussian dan SVM
Untuk Siapa Buku Ini
- Sumber daya pendidikan
- Teks referensi
- Pengembangan keterampilan
- Tutorial
- Pemahaman algoritma
