- Русский язык
- Литература
- Экономика. Право
- Иностранные языки
- Окружающий мир. Природоведение
- Музыка
- Изобразительное искусство
- История
- Технология
- Мировая художественная культура (МХК)
- Учебно-воспитательная работа в школе
- Административное управление образованием
- Биология. Экология
- Информатика
- Религиоведение
- Естествознание
- Химия
- Физика. Астрономия
- Риторика
- Сборники готовых домашних заданий
- Психолог в школе
- География
- Портфолио
- ОБЖ
- Справочники для школьников
Математические основы машинного обучения и прогнозирования; МЦНМО, 2014
Где купить (1)
Цена от 144 р. до 144 р. в 1 магазинах
Магазин | Цена | Наличие |
---|---|---|
Описание
Книга предназначена для первоначального знакомства с математическими основами современной теории машинного обучения (Machine Learning) и теории игр с предсказаниями. В первой части излагаются основы статистической теории машинного обучения, рассматриваются задачи классификации и регрессии с опорными векторами, теория обобщения и алгоритмы построения разделяющих гиперплоскостей. Во второй и третьей частях рассматриваются задачи адаптивного прогнозирования в нестохастических теоретико-игровой и сравнительной постановках: предсказания с использованием экспертных стратегий и игры с предсказаниями. Для студентов и аспирантов, специализирующихся в области машинного обучения и искусственного интеллекта.
Смотри также о книге.
О книге
Параметр | Значение |
---|---|
Автор(ы) | В. В. Вьюгин |
Издатель | МЦНМО |
Год издания | 2014 |
ISBN | 978-5-4439-2014-6 |
Отзывы (3)
- Анонимно — 19 Мая 2021
Хорошая крепкая книга. Забавно, что известные задачи (классификация и кластеризация) и методы их решения (построение разделяющих гиперплоскостей и гиперповерхностей из этих гиперплоскостей), характерные для нейронных сетей, описываются без упоминания самих нейронных сетей. Хотя рассматривается ПЕРСЕПТРОН (многослойная нейронная сеть обучаемая под контролем учителя методом обратного распространения сигнала ошибки, как её определяли исследователи нейросетей в прошлом веке, например, Фред Розенблат в книжке «Неродинамика», Москва, МИР, 1965), как система обучаемая классификации под контролем учителя. Забавно. Очень забавно. Чем автору нейронные сети насолили? Ну хорошо – нейросети без нейросетей («Георгий без Георгия» – был такой вариант георгиевского креста для воинов-мусульман в царской армии России – фигура православного святого Георгия на коне и с пикой поражающей змея заменялась фигуркой орла). Главное, что, так или иначе даются актуальные алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта – классификация текущей ситуации и попытка предсказания будущего. А чем ещё занимается наш естественный интеллект. Этим и занимается – анализом текущей ситуации и синтезом вариантов будущего. Машинный искусственный интеллект тоже занимается этим. Полезно иметь такую книгу в своей библиотеке и проработать её.
- Фил Роот — 7 Января 2020
Отличная книга для тех, кто хочет познакомиться с математическими основами машинного обучения, но требует достаточно серозной математической подготовки.
Добавить отзыв
Книги: Математика - издательство "МЦНМО"
Категория 115 р. - 172 р.
Книги: Математика
Категория 115 р. - 172 р.