Machine Learning

Sprache: Englisch

Verlag: Cambridge University Press, GB, 2022

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This book introduces machine learning for readers with some background in basic linear algebra, statistics, probability, and programming. In a coherent statistical framework it covers a selection of supervised machine learning methods, from the most fundamental (k-NN, decision trees, linear and logistic regression) to more advanced methods (deep neural networks, support vector machines, Gaussian processes, random forests and boosting), plus commonly-used unsupervised methods (generative modeling, k-means, PCA, autoencoders and generative adversarial networks). Careful explanations and pseudo-code are presented for all methods. The authors maintain a focus on the fundamentals by drawing connections between methods and discussing general concepts such as loss functions, maximum likelihood, the bias-variance decomposition, ensemble averaging, kernels and the Bayesian approach along with generally useful tools such as regularization, cross validation, evaluation metrics and optimization methods. The final chapters offer practical advice for solving real-world supervised machine learning problems and on ethical aspects of modern machine learning.…

Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781108843607

Titel
Machine Learning
Autor
Fredrik Lindsten, Niklas Wahlström, Andreas Lindholm, Thomas B. Schön
Verlag
Cambridge University Press, GB
Erscheinungsjahr
2022
Zustand
New
Einband
Hardback
Sprache
Englisch
ISBN-10
1108843603
ISBN-13
9781108843607
Artikelgewicht
880 Gramm

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