Matematyka w uczeniu maszynowym:

opanuj algebrę liniową, rachunek różniczkowy i całkowy oraz rachunek prawdopodobieństwa

Tytuł oryginalny:	Mathematics of machine learning master linear algebra, calculus, and probability for machine learning,
Autor:	Tivadar Danka
Tłumacz:	Tomasz Walczak
Wydawca:	Grupa Wydawnicza Helion (2026)
Wydane w seriach:	Okiem Eksperta Okiem Eksperta (Helion)
ISBN:	978-83-289-3325-5
Autotagi:	druk książki podręczniki publikacje fachowe
Źródło opisu:	Biblioteka Publiczna w Dzielnicy Wola m.st. Warszawy - Katalog centralny

	Dzięki tej książce poznasz najważniejsze dziedziny matematyki algebrę liniową, rachunek różniczkowy i całkowy, a także teorię prawdopodobieństwa niezbędne do opanowania zaawansowanych koncepcji w uczeniu maszynowym. Poszczególne zagadnienia przedstawiono z wyjątkową przejrzystością i w uporządkowany sposób. W książce powiązano teorię z praktyką: koncepcje matematyczne zostały bezpośrednio zastosowane w przykładach z zakresu uczenia maszynowego, zaimplementowanych w Pythonie. Wiedza uzyskana w toku lektury będzie przydatna na przykład w trenowaniu modeli uczenia maszynowego metodą spadku gradientu czy w pracy z wektorami, macierzami i tablicami wielowymiarowymi. Więcej...

Wypożycz w bibliotece

Dostęp online

Brak zasobów elektronicznych
dla wybranego dzieła.

Kup

Brak ofert.

Recenzje

Brak recenzji - napisz pierwszą.

Nikt jeszcze nie obserwuje nowych recenzji tego dzieła.

Okładki

Kliknij na okładkę żeby zobaczyć powiększenie lub dodać ją na regał.

Zgłoś problem