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Inhaltsangabe
Introduces machine learning and its algorithmic paradigms, explaining the principles behind automated learning approaches and the considerations underlying their usage.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Shai Shalev-Shwartz is an Associate Professor at the School of Computer Science and Engineering at the Hebrew University of Jerusalem, Israel.
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Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms
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Cambridge University Press, 2014
ISBN 10: 1107057132
ISBN 13: 9781107057135
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Hardback. Zustand: Good. 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. Bestandsnummer des Verkäufers 00108942157
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Understanding Machine Learning: From Theory To Algorithms
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Hardback. Zustand: Good. 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. Bestandsnummer des Verkäufers CIN1107057132G
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