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Inhaltsangabe
An intuitive approach to machine learning covering key concepts, real-world applications, and practical Python coding exercises.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Jeremy Watt received his Ph.D. in Electrical Engineering from Northwestern University, Illinois, and is now a machine learning consultant and educator. He teaches machine learning, deep learning, mathematical optimization, and reinforcement learning at Northwestern University, Illinois.
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Machine Learning Refined: Foundations, Algorithms, and Applications
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Cambridge University Press, 2020
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Cambridge University Press 2020-01-09, 2020
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Machine Learning Refined : Foundations, Algorithms, and Applications
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Cambridge University Press, 2020
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Hardback. Zustand: New. With its intuitive yet rigorous approach to machine learning, this text provides students with the fundamental knowledge and practical tools needed to conduct research and build data-driven products. The authors prioritize geometric intuition and algorithmic thinking, and include detail on all the essential mathematical prerequisites, to offer a fresh and accessible way to learn. Practical applications are emphasized, with examples from disciplines including computer vision, natural language processing, economics, neuroscience, recommender systems, physics, and biology. Over 300 color illustrations are included and have been meticulously designed to enable an intuitive grasp of technical concepts, and over 100 in-depth coding exercises (in Python) provide a real understanding of crucial machine learning algorithms. A suite of online resources including sample code, data sets, interactive lecture slides, and a solutions manual are provided online, making this an ideal text both for graduate courses on machine learning and for individual reference and self-study. Artikel-Nr. LU-9781108480727
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