← Каталог · JSON карточки

Математика в машинном обучении

ISBN: 978-5-4461-1788-8 · Код: ITD000000001352064 · Издательство: Питер Издательский дом

Характеристики книги

Размеры книги (Ш × В × Т)
165 × 233 × 26 мм
Вес
791 г
Штрихкод
9785446117888
Год выпуска
2023
Год первого издания
—

Изображения

Математика в машинном обучении — Обложка · cover1
Обложка · cover1
Математика в машинном обучении — Обложка · siluet
Обложка · siluet

Аннотация

Продающий текст

Фундаментальные математические дисциплины, необходимые для понимания машинного обучения, — это линейная алгебра, аналитическая геометрия, векторный анализ, оптимизация, теория вероятностей и статистика. Традиционно все эти темы размазаны по различным курсам, поэтому студентам, изучающим data science или computer science, а также профессионалам в МО, сложно выстроить знания в единую концепцию. Эта книга самодостаточна: читатель знакомится с базовыми математическими концепциями, а затем переходит к четырем основным методам МО: линейной регрессии, методу главных компонент, гауссову моделированию и методу опорных векторов. Тем, кто только начинает изучать математику, такой подход поможет развить интуицию и получить практический опыт в применении математических знаний, а для читателей с базовым математическим образованием книга послужит отправной точкой для более продвинутого знакомства с машинным обучением.

Документы и другие файлы

Связи со справочниками (19)

Все атрибуты API (71)
AGE_GROUP
{
  "GUID": "00000000-0000-0000-0000-000000000000"
}
ANNOTACIA
AUTHOR
[]
AUTHOR_COVER
AUTHOR_FOR_PRICEДайзенрот М. , Фейзал А. , Он Ч.
BARCODE
[
  "9785446117888"
]
BARCODE_DETAIL
[
  {
    "BARCODE": "9785446117888",
    "STANDART": "1",
    "ITEM_TYPE": {
      "GUID": "0044e010-27bb-11ee-80d3-0050569a365d",
      "NAME": "шт"
    },
    "BARCODE_TYPE": {
      "GUID": "39fddca4-7cc4-49d4-a09d-9fe5517b4df6",
      "NAME": "EAN13"
    }
  }
]
CERT
[]
CLASSIFICATOR
[]
CODE_OKPD2
CODE_TNVED
COVERS
{
  "cover1": {
    "H": 918,
    "W": 650,
    "DPI": "",
    "LINK": "https://cdn.eksmo.ru/v2/ITD000000001352064/COVER/cover1.jpg",
    "SIZE": "89315",
    "MTIME": "2023-07-28 15:39:13"
  },
  "siluet": {
    "H": 3475,
    "W": 2500,
    "DPI": "96x96",
    "LINK": "https://cdn.eksmo.ru/v2/ITD000000001352064/COVER/siluet.jpg",
    "SIZE": "514461",
    "MTIME": "2024-02-27 22:41:30"
  }
}
DEPARTMENT
{
  "GUID": "00000000-0000-0000-0000-000000000000"
}
DIVID
{
  "GUID": "00000000-0000-0000-0000-000000000000"
}
EDFUL700
EKSMO_RDCЭксмо
FA_COMMENT
FA_GROUP
FA_MONTH
FOLDER
{
  "GUID": "bb024754-6c48-11e2-9c96-5ef3fc5021a7",
  "NAME": "Книги сторонних поставщиков"
}
FORMAT
{
  "GUID": "00000000-0000-0000-0000-000000000000"
}
GENRE
[]
GOD_PERVOGO_IZDANIYA0
GUID0044dffc-27bb-11ee-80d3-0050569a365d
GUID_NOMfa452575-27ba-11ee-80d3-0050569a365d
ISBN978-5-4461-1788-8
ISBN_DIG9785446117888
IS_DELНет
IS_ZAPRET_PREVIEWНет
IZDAT_BRAND
{
  "GUID": "d3e115c0-d418-11e3-a44f-5ef3fc5021a7",
  "NAME": "Питер Издательский дом"
}
LAST_STANDART7
LDATE21.07.2023
MEDIA
NAMEМатематика в машинном обучении
NAME_FOR_PRICEМатематика в машинном обучении
NICHE
{
  "GUID": "e009c84e-4f03-11e0-a01d-001a64231342",
  "NAME": "ИНФОРМАТИКА. КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИТЕРАТУРА. ЭЛЕКТРОНИКА",
  "OWNER_GUID": "e009c820-4f03-11e0-a01d-001a64231342"
}
NOMCODEITD000000001352064
NOMGROUPнеопознано
PAGES512
PAPER
PDF
[]
PEREPLET_TYPE
{
  "GUID": "a791ba88-4f06-11e0-a01d-001a64231342",
  "NAME": "3"
}
PEREPLET_TYPE_OLD
{
  "GUID": "bff8c2cc-656e-11de-84c5-000423b38f2a",
  "NAME": "3"
}
POSLE_OBREZAx
PREDZAKAZ_SOAPN
PRODCODEITD000000001352064
PRODUCT_VID
{
  "GUID": "a791ba7e-4f06-11e0-a01d-001a64231342",
  "NAME": "Книга"
}
PROD_TEXTФундаментальные математические дисциплины, необходимые для понимания машинного обучения, — это линейная алгебра, аналитическая геометрия, векторный анализ, оптимизация, теория вероятностей и статистика. Традиционно все эти темы размазаны по различным курсам, поэтому студентам, изучающим data science или computer science, а также профессионалам в МО, сложно выстроить знания в единую концепцию. Эта книга самодостаточна: читатель знакомится с базовыми математическими концепциями, а затем переходит к четырем основным методам МО: линейной регрессии, методу главных компонент, гауссову моделированию и методу опорных векторов. Тем, кто только начинает изучать математику, такой подход поможет развить интуицию и получить практический опыт в применении математических знаний, а для читателей с базовым математическим образованием книга послужит отправной точкой для более продвинутого знакомства с машинным обучением.
PUBLISHER
{
  "GUID": "202f6dc8-203c-11e3-860a-5ef3fc5021a7",
  "NAME": "Питер Издательский дом"
}
P_BOXfalse
REMAINDER
{
  "TOTAL": "нет"
}
RIN
SCOVR
SDATE21.07.2023
SERIE
{
  "GUID": "4e037b9d-a224-11ed-80ca-0050569a365d",
  "NAME": "Для профессионалов (Питер ИД)"
}
SGMNT
{
  "GUID": "e009c820-4f03-11e0-a01d-001a64231342",
  "NAME": "ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ И НАУЧНАЯ ЛИТЕРАТУРА. ДЕЛОВАЯ ЛИТЕРАТУРА (ПРЛ)"
}
SIZES
{
  "DEPTH": 26,
  "WIDTH": 165,
  "HEIGHT": 233,
  "KARTON": {
    "WIDTH": "0",
    "HEIGHT": "0"
  },
  "WEIGHT": 791
}
SUBJECT
{
  "GUID": "e64081f2-4f03-11e0-a01d-001a64231342",
  "NAME": "КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИТЕРАТУРА ДЛЯ ПРОФЕССИОНАЛОВ",
  "OWNER_GUID": "e009c84e-4f03-11e0-a01d-001a64231342"
}
SUPERfalse
TARGET
{
  "GUID": "00000000-0000-0000-0000-000000000000"
}
TIP_KORESHKA
TIRAJ
[
  {
    "GUID": "0044e04b-27bb-11ee-80d3-0050569a365d",
    "PLAN_DATE": "",
    "TIRAJ_CODE": "ITD00547650",
    "TIRAJ_TYPE": "О",
    "FAKTICHESKAYA_DATA": "21.07.2023",
    "SOGLASOVANNAYA_DATA": "",
    "PLAN_DATE_TREBUEMAYA": "",
    "PLAN_VYPUSKA_OSN_TIR": "",
    "TIRAJ_DT_RAZR_V_PECHAT": ""
  }
]
TOM_NUM0
TSELOFANIROVANIEfalse
VID_PROIZV
VID_SKREPLENIYA
VOZRASTNOE_OGRANICHENIE16+
ZAPRETНет
ZAPRET_PO_KANALAM
[]
ZAPRET_PRODAJ_DATA_SNIATIYA
ZVEZDNOST

Атрибуты показаны в том виде, в котором их передал API поставщика.