Machine Learning (Hardcover)

Andreas Lindholm

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Sprache: Englisch

Verlag: Cambridge University Press, Cambridge, 2022

1108843603 / 9781108843607

Anbieter: AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustralienAussieBookSeller

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Hardcover. 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. This coherent introduction to machine learning for readers with a background in basic linear algebra, statistics, probability, and programming is suitable for advanced BSc or MSc courses. It covers theory and practice of basic and advanced methods such as deep learning, Gaussian processes, random forests, support vector machines and boosting. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9781108843607

Titel
Machine Learning (Hardcover)
Autor
Andreas Lindholm
Verlag
Cambridge University Press, Cambridge
Erscheinungsjahr
2022
Zustand
new
Einband
Hardcover
Sprache
Englisch
ISBN-10
1108843603
ISBN-13
9781108843607

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