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Mathematics for Machine Learning /

Contiene: I) Fundamentos matemáticos: 1. Introducción y motivación; 2. Algebra lineal; 3. Geometría analítica; 4. Descomposición de matrices; 5. Cálculo vectorial; 6. Probabilidad y distribuciones; 7. Optimización continua. II) Problemas centrales de aprendizaje automático: 8. Cuando los modelos se...

Deskribapen osoa

Gorde:
Egile nagusia: Deisenroth, Marc Peter (autor)
Beste egile batzuk: Faisal, A. Aldo (autor) (autor), Ong, Cheng Soon (autor) (autor)
Formatua: Liburua
Hizkuntza:ingelesa
Argitaratua: Nueva York, EUA : Cambridge University, 2021, c2020
Gaiak:
Datos - > Administración
Modelos Matemáticos
Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) - > Tema Principal
Matrices (Matemáticas)
Procesos de Gauss
Distribución (Teoría de la Probabilidad)
Probabilidad
Algebra Lineal
Geometría Analítica
Cálculo Vectorial
Matemáticas de Ingeniería
Ingeniería Computacional
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Sailkapena:
006. 31 DEI
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Ejemplar 0500351462
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Préstamo 7 días a 90
El préstamo vence: 20-04-2026
Bilduma:
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Préstamo 7 días a 90
El préstamo vence: 06-03-2026
Bilduma:
Colección General
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Ejemplar 0500351460
Disponible
Préstamo 7 días a 90
Bilduma:
Colección General
Oharrak:
Ubicar en Nivel 1 Área de Colección General

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