Foundations of Machine Learning, second edition

Autor Afshin Rostamizadeh, Mehryar Mohri, Ameet Talwalkar

Foundations of Machine Learning, second edition - Afshin Rostamizadeh,Mehryar Mohri,Ameet Talwalkar

Foundations of Machine Learning, second edition

Autor Afshin Rostamizadeh, Mehryar Mohri, Ameet Talwalkar

0.0 z 5 hvězdiček 0 hodnocení čtenářů

Kniha ( pevná vazba )

Do košíku

2 805 Kč s DPH
Jsme transparentní

Reality Show

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 1599 Kč dárek zdarma v hodnotě 399 Kč

Reality Show

Prokletí Harrow Lake

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 2199 Kč dárek zdarma v hodnotě 349 Kč

Prokletí Harrow Lake

A new edition of a graduate-level machine learning textbook that focuses on the analysis and theory of algorithms.This book is a general introduction to machine learning that can serve as a textbook for graduate students and a reference for researchers. It covers fundamental modern topics in machine learning while providing the theoretical… Přejít na celý popis

Spící chlapec Lenka se vydává pátrat po minulosti své rodiny a postupně odhaluje příběhy několika generací poznamenaných tajemstvími i zvraty 20. století. Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis Hodnocení 0.0 z 5 hvězdiček 0 Vývoj ceny

Popis

A new edition of a graduate-level machine learning textbook that focuses on the analysis and theory of algorithms.

This book is a general introduction to machine learning that can serve as a textbook for graduate students and a reference for researchers. It covers fundamental modern topics in machine learning while providing the theoretical basis and conceptual tools needed for the discussion and justification of algorithms. It also describes several key aspects of the application of these algorithms. The authors aim to present novel theoretical tools and concepts while giving concise proofs even for relatively advanced topics.

Foundations of Machine Learning is unique in its focus on the analysis and theory of algorithms. The first four chapters lay the theoretical foundation for what follows; subsequent chapters are mostly self-contained. Topics covered include the Probably Approximately Correct (PAC) learning framework; generalization bounds based on Rademacher complexity and VC-dimension; Support Vector Machines (SVMs); kernel methods; boosting; on-line learning; multi-class classification; ranking; regression; algorithmic stability; dimensionality reduction; learning automata and languages; and reinforcement learning. Each chapter ends with a set of exercises. Appendixes provide additional material including concise probability review.

This second edition offers three new chapters, on model selection, maximum entropy models, and conditional entropy models. New material in the appendixes includes a major section on Fenchel duality, expanded coverage of concentration inequalities, and an entirely new entry on information theory. More than half of the exercises are new to this edition.

Sdílet

autoři
Afshin Rostamizadeh | Mehryar Mohri | Ameet Talwalkar
kategorie
Knihy » Cizojazyčná literatura » English literature » Nonfiction » Science
Témata
Nakladatel
MIT Press Ltd
Rozměr
236 x 186 x 26
jazyk
angličtina
Vazba
pevná vazba
Hmotnost
1208 g
isbn
978-0-262-03940-6
Počet stran
504
datum vydání
25.12.2018
ean
9780262039406

Hodnocení a recenze čtenářů Nápověda

0.0 z 5 0 hodnocení čtenářů

0× 5 hvězdiček 0× 4 hvězdičky 0× 3 hvězdičky 0× 2 hvězdičky 0× 1 hvezdička

Přidejte své hodnocení knihy

Načíst další hodnocení

Zobrazit všechna hodnocení

Přidat hodnocení

Vývoj ceny

Vývoj ceny Nápověda

Získejte přehled o vývoji ceny za posledních 60 dní.

Maloobchodní cena Minimální prodejní cena: 0 Kč Nápověda

Články, které stojí za pozornost

Zobrazit blog

Články, které stojí za pozornost