Товары на этой странице

Смотреть каталог

Вернуться в магазин

Математика в машинном обучении

Математика в машинном обучении

2532.00 RUB
Купить

Бренд: —

Цена: 2532.00 RUB

**Математика в машинном обучении: фундамент для Data Science**

Понимание машинного обучения невозможно без прочного математического фундамента. Ключевые дисциплины — линейная алгебра, аналитическая геометрия, теория вероятностей, статистика и оптимизация — традиционно изучаются разрозненно, что мешает сформировать целостную картину.

Данная книга решает эту проблему, предлагая самодостаточный и структурированный подход. Она последовательно знакомит с базовыми математическими концепциями, а затем демонстрирует их применение в четырёх основных методах машинного обучения: линейной регрессии, методе главных компонент (PCA), гауссовом моделировании и методе опорных векторов (SVM).

Для начинающих такой путь от теории к практике поможет развить необходимую интуицию и получить первый опыт применения математики в ML. Для специалистов с базовой подготовкой книга станет отличной систематизирующей основой для углублённого изучения более сложных тем. Это практическое руководство для студентов IT-направлений и профессионалов, стремящихся к осознанной работе в области data science и машинного обучения.

Отзывы покупателей

Анна Смирнова 3 ★★★★☆
По опыту использования, Искала именно такую книгу, которая связывает разрозненные математические дисциплины с практикой ML. Автору удалось объяснить сложные концепции линейной алгебры и оптимизации на примерах методов машинного обучения, что сразу дало понимание, зачем это нужно. Отличная структура и переход от теории к SVM и PCA — теперь наконец вижу целостную картину, рекомендую всем начинающим в Data Science.
Анна Смирнова 2 ★★★★☆
В целом, Искала именно такую книгу, которая связывает разрозненные математические дисциплины с практикой ML. Автору удалось объяснить сложные концепции линейной алгебры и оптимизации на примерах методов машинного обучения, что сразу дало понимание, зачем это нужно. Отличная структура и переход от теории к SVM и PCA — теперь наконец вижу целостную картину, рекомендую всем начинающим в Data Science.
Анна Смирнова ★★★★★
Искала именно такую книгу, которая связывает разрозненные математические дисциплины с практикой ML. Автору удалось объяснить сложные концепции линейной алгебры и оптимизации на примерах методов машинного обучения, что сразу дало понимание, зачем это нужно. Отличная структура и переход от теории к SVM и PCA — теперь наконец вижу целостную картину, рекомендую всем начинающим в Data Science.