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...
Furkejuvvon:
| Váldodahkki: | |
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| Eará dahkkit: | , |
| Materiálatiipa: | Girji |
| Giella: | eaŋgalasgiella |
| Almmustuhtton: |
Nueva York, EUA :
Cambridge University,
2021, c2020
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| Fáttát: | |
| Fáddágilkorat: |
Eai fáddágilkorat, Lasit vuosttaš fáddágilkora!
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| Čoahkkáigeassu: | 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 encuentran con los datos; 9. Regresión lineal; 10. Reducción de dimensionalidad con análisis de los principales componentes; 11. Estimación de densidad con modelos gaussianos de mezcla; 12. Clasificación con máquinas vectoriales de apoyo. |
|---|---|
| Olgguldas hápmi: | XVII, 371 p. |
| Álbmot: | 2021 BO Maestría en Ciencia de Datos 2024 BO Licenciatura en Ingeniería en Mecatrónica 2024 BO Licenciatura en Ingeniería Financiera 2025 BO Licenciatura en Ingeniería y Ciencia de Datos |
| ISBN: | 978-1-108-45514-5 |