Mathematics for Machine Learning
nThe fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics.
La minimul din 30 de zileCel mai bun preț din fiecare magazin
| Magazin | Preț | Istoric | |
|---|---|---|---|
LB Libris ISBN 9781108455145 |
407,54 lei | la minimul propriu | Vezi în magazin |
Prețurile sunt preluate automat din feed-urile magazinelor și pot varia; prețul valabil este cel din magazin, la finalizarea comenzii. Linkurile către magazine sunt linkuri de parteneriat — nu îți schimbă prețul și nu influențează ordinea ofertelor.
Evoluția prețului
Istoricul de preț se construiește — mai avem nevoie de câteva zile de monitorizare pentru un grafic relevant.
Ce arată măsurătorile noastre
- Cel mai mic preț înregistrat de noi
- 407,54 lei
- Preț mediu în perioada monitorizată
- 407,54 lei
- Zile de când îl urmărim
- 3
- Schimbări de preț înregistrate
- 1 (1 în ultimele 30 de zile)
Toate cifrele de mai sus sunt calculate exclusiv din prețurile pe care le-am înregistrat noi, zilnic, de la magazinele monitorizate.
Graficul arată cel mai mic preț disponibil în fiecare zi, între toate magazinele monitorizate. Linia verde este minimul din ultimele 30 de zile.
Îți trimitem un e-mail când prețul scade sub 407,54 lei. Îți cerem o confirmare pe e-mail înainte de a-ți trimite orice alertă și te poți dezabona oricând.
Despre acest produs
nThe fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. These topics are traditionally taught in disparate courses, making it hard for data science or computer science students, or professionals, to efficiently learn the mathematics. This self-contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites. It uses these concepts to derive four central machine learning methods: linear regression, principal component analysis, Gaussian mixture models and support vector machines. For students and others with a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts. For those learning the mathematics for the first time, the methods help build intuition and practical experience with applying mathematical concepts. Every chapter includes worked examples and exercises to test understanding. Programming tutorials are offered on the book's web site.
Descriere preluată din fișa produsului de la Libris.
Produse similare din Științe & tehnică
Vezi categoria →
