Кэвин Мэрфи – Вероятностное машинное обучение
2.850 ₽
Автор: Кэвин Мэрфи
Название: Вероятностное машинное обучение
Формат: PDF
Тема: IT
Количество страниц: 940
Качество: Компьютерное, издательское
Данный классический труд содержит современное введение в машинное
обучение, рассматриваемое сквозь призму вероятностного моделирования
и байесовской
теории принятия решений. Включен базовый математический
аппарат (в том числе элементы линейной алгебры и теории оптимизации), основы
обучения
с учителем (включая линейную и логистическую регрессию и глубокие
нейронные сети), а также более глубокие темы (в частности, перенос обучения
и обучение без учителя).
Упражнения в конце глав помогут читателям применить полученные знания.
В приложении приводится сводка используемых обозначений.
Книга будет полезна специалистам в области машинного обучения и студентам
профильных специальностей
Описание
Книга Кэвин Мэрфи — Вероятностное машинное обучение представляет собой фундаментальное руководство по современному подходу к машинному обучению, где вероятностные модели стоят в центре внимания. Автор подробно объясняет, как строить и использовать байесовские методы, графические модели и глубокие вероятностные сети для решения реальных задач.
Издание охватывает ключевые темы: байесовский вывод, аппроксимацию вариационным методом, марковские цепи Монте-Карло, латентные переменные, Gaussian processes, а также современные нейросетевые архитектуры с вероятностной интерпретацией. Особое внимание уделено практическим аспектам реализации и интерпретируемости моделей.
- Исследователям и студентам, изучающим машинное обучение на продвинутом уровне
- Data Scientist’ам и ML-инженерам, желающим перейти от эвристик к строгим вероятностным методам
- Специалистам, работающим с неопределённостью, байесовской оптимизацией и генеративными моделями
- Всем, кому важно понимать, почему работают современные нейросети, а не только как их запускать
Только зарегистрированные клиенты, купившие данный товар, могут публиковать отзывы.
Другие книги раздела «Компьютеры»
- Soonhoi Ha – Handbook of Hardware Software Codesign (2017)
- Jason Gregory – Game Engine Architecture (2019)
- Claude Sammut – Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining (2017)
- David Padua – Encyclopedia of Parallel Computing
- Ming-Yang Kao – Encyclopedia of Algorithms (Second edition)
- И. Барков – Объектно-ориентированное программирование (2022)
- И. Галыгина – Основы искусственного интеллекта. Лабораторный практикум (2022)
- Н. Беседина – Английский язык для инженеров компьютерных сетей
- С. Ржевский – Математическое программирование (2022)
- Консольные войны. Sega, Nintendo и битва, определившая целое поколение
- Giuseppe Ciaburro – Neural Networks with R
- Igor Livshin – Artificial Neural Networks with Java (Second edition)
- Game Over. Как Nintendo завоевала мир
- James Loy – Neural Network Projects with Python
- Leonardo De Marchi – Hands-On Neural Networks
- Maxime Labonne – Hands-On Graph Neural Networks Using Python
Все книги раздела «Компьютеры» →
Рекомендуем также
- S. Dithmar – Fluoreszenzangiographie in der Augenheilkund (Немецкий язык, 2008)
- Alexandrina L. Dumitrescu – Chemicals in Surgical Periodontal Therapy
- Angus C. Cameron – Handbook of Pediatric Dentistry
- Ann Felton – Basic Guide to Oral Health Education and Promotion
- D. Miles – Atlas of Cone Beam Imaging for Dental Applications
- Evelyn M. Thomson – Case Studies in Dental Hygiene (3rd edition, 2012)
- Martin Levine – Topics in Dental Biochemistry
- A. L. Baert – Magnetic Resonance Imaging in Ischemic Stroke

Отзывы
Отзывов пока нет.