Описание
Математика для машинного обучения — это комплексная книга, написанная Марком Петером Дейзенротом, А. Альдо Файсалом и Ченг Сун Онгом, изданная Cambridge University Press в 2020 году. Книга служит основным ресурсом для людей, интересующихся машинным обучением, сосредоточивая внимание на математических принципах, лежащих в основе этой области. Она разделена на две части: Математические основы и Центральные проблемы машинного обучения.
Читать далее
Первая часть охватывает основные темы, такие как линейная алгебра, аналитическая геометрия, разложение матриц, векторный анализ, вероятность и распределение, а также непрерывную оптимизацию. Эти темы предоставляют необходимую основу для понимания алгоритмов машинного обучения.
Вторая часть книги углубляется в конкретные проблемы машинного обучения, включая линейную регрессию, уменьшение размерности с помощью анализа главных компонент, оценку плотности с помощью моделей гауссовских смесей и классификацию с помощью опорных векторов. Книга разработана так, чтобы быть краткой, предлагая ясное и доступное введение в математические концепции, необходимые для машинного обучения.
Математика для машинного обучения доступна в формате PDF, с дополнительными ресурсами, такими как учебные пособия и упражнения, предоставляемыми для улучшения обучения. Книга высоко рекомендована экспертами в этой области, включая Жоэль Пино из Университета Макгилла и Facebook, Кристофера Бишопа из Microsoft Research Cambridge и Питера Аббеела из Университета Калифорнии, Беркли. Она подходит как для новичков в машинном обучении, так и для исследователей и инженеров, ищущих справочный текст.
- КатегорияОбразование и исследования
О книге
Математические основы для машинного обучения
Линейная алгебра и аналитическая геометрия
Разложение матриц и векторный анализ
Вероятность и распределение
Методы непрерывной оптимизации
Объяснение алгоритмов машинного обучения
Линейная регрессия и PCA
Модели гауссовских смесей и SVM
Для кого эта книга
- Образовательный ресурс
- Справочный текст
- Развитие навыков
- Учебные пособия
- Понимание алгоритмов
