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9781108470049 - Mathematics for Machine Learning von Deisenroth, Marc Peter (6 Ergebnisse)
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Mathematics for Machine Learning
Buch 34 von 38: Studies in Natural Language ProcessingSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press (edition 1), 2020
ISBN 10: 1108470041 ISBN 13: 9781108470049
Hardcover. Zustand: Fair. 1. The item might be beaten up but readable. May contain markings or highlighting, as well as stains, bent corners, or any other major defect, but the text is not obscured in any way.
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Mathematics for Machine Learning
Buch 34 von 38: Studies in Natural Language ProcessingSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108470041 ISBN 13: 9781108470049
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Mathematics for Machine Learning
Buch 34 von 38: Studies in Natural Language ProcessingSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108470041 ISBN 13: 9781108470049
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: New. 2020. Hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Mathematics for Machine Learning
Buch 34 von 38: Studies in Natural Language ProcessingSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 1108470041 ISBN 13: 9781108470049
Zustand: New. This self-contained textbook introduces all the relevant mathematical concepts needed to understand and use machine learning methods, with a minimum of prerequisites. Topics include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, .
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Mathematics for Machine Learning
Buch 34 von 38: Studies in Natural Language ProcessingSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108470041 ISBN 13: 9781108470049
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The 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.
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Mathematics for Machine Learning
Buch 34 von 38: Studies in Natural Language ProcessingAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 179,09
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