Type(s) de contenu et mode(s) de consultation : Texte noté : sans médiation

Auteur(s) : Deisenroth, Marc Peter  Voir les notices liées en tant qu'auteur
Faisal, A. Aldo  Voir les notices liées en tant qu'auteur
Ong, Cheng Soon  Voir les notices liées en tant qu'auteur

Titre(s) : Mathematics for machine learning [Texte imprimé] / Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong

Publication : Cambridge, UK ; New York, NY : Cambridge University Press, copyright 2020

Description matérielle : 1 vol. (XVII-371 p.) : ill. ; 26 cm

Note(s) : Bibliogr. p. 357-366. Index
"The fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability, and statistics. These topics are traditionally taught in disparate courses, making it hard for data science or computer science students, or professionals, to efficiently learn the mathematics. This self-contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites. It uses these concepts to derive four central machine learning methods: linear regression, principal component analysis, Gaussian mixture models, and support vector machines. For students and others with a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts. For those learning the mathematics for the first time, the methods help build intuition and practical experience with applying mathematical concepts"

Sujet(s) : Apprentissage automatique -- Mathématiques  Voir les notices liées en tant que sujet

Genre ou forme : Manuels d'enseignement supérieur  Voir les notices liées en tant que genre ou forme

Indice(s) Dewey :  006.31 (23e éd.) = Apprentissage automatique (informatique)  Voir les notices liées en tant que sujet

Identifiants, prix et caractéristiques : ISBN 9781108470049. - ISBN 1108470041. - ISBN 9781108455145. - ISBN 110845514X. - ISBN 9781108679930 (erroné)

Identifiant de la notice  : ark:/12148/cb465596032

Notice n° :  FRBNF46559603 (notice reprise d'un réservoir extérieur)

Table des matières : Introduction and motivation ; Linear algebra ; Analytic geometry ; Matrix decompositions ; Vector calculus ; Probability and distribution ; Continuous optimization ; When models meet data ; Linear regression ; Dimensionality reduction with principal component analysis ; Density estimation with Gaussian mixture models ; Classification with support vector machines.