Understanding Machine Learning
Shalev-Shwartz, Shai|Ben-David, Shai
ISBN 10: 1107057132 ISBN 13: 9781107057135
Verlag: Cambridge University Press, 2016
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Hardcover
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moluna, Greven, Deutschland
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. This book explains the principles behind the automated learning approach and the considerations underlying its usage. The authors explain the hows an. Bestandsnummer des Verkäufers 31763864
Inhaltsangabe:
Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. This book explains the principles behind the automated learning approach and the considerations underlying its usage. The authors explain the 'hows' and 'whys' of machine-learning algorithms, making the field accessible to both students and practitioners.
Über die Autorinnen und Autoren:
Shai Shalev-Shwartz is an Associate Professor at the School of Computer Science and Engineering at the Hebrew University of Jerusalem, Israel.
Shai Ben-David is a Professor in the School of Computer Science at the University of Waterloo, Canada.
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Bibliografische Details
Titel: Understanding Machine Learning
Verlag: Cambridge University Press
Erscheinungsdatum: 2016
Einband: Hardcover
Zustand: New
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Understanding Machine Learning
Verlag:
Cambridge University Press, 2019
ISBN 10: 1107057132
ISBN 13: 9781107057135
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Zustand: Gut. Zustand: Gut | Seiten: 414 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher. Artikel-Nr. 24709300/3
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Understanding Machine Learning
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. The aim of this textbook is to introduce machine learning, and the algorithmic paradigms it offers, in a principled way. The book provides a theoretical account of the fundamentals underlying machine learning and the mathematical derivations that transform these principles into practical algorithms. Following a presentation of the basics, the book covers a wide array of central topics unaddressed by previous textbooks. These include a discussion of the computational complexity of learning and the concepts of convexity and stability; important algorithmic paradigms including stochastic gradient descent, neural networks, and structured output learning; and emerging theoretical concepts such as the PAC-Bayes approach and compression-based bounds. Designed for advanced undergraduates or beginning graduates, the text makes the fundamentals and algorithms of machine learning accessible to students and non-expert readers in statistics, computer science, mathematics and engineering. Artikel-Nr. 9781107057135
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Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms
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Hardcover. Zustand: Brand New. 397 pages. 10.00x7.00x1.00 inches. In Stock. Artikel-Nr. x-1107057132
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