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 (Prediction with Expert Advice) и игры с предсказаниями.Для студентов и аспирантов, специализирующихся в области машинного обучения и искусственного интеллекта.
| Вес: | 390 |
| Ширина упаковки: | 160 |
| Высота упаковки: | 30 |
| Глубина упаковки: | 220 |
| Автор: | Владимир Вьюгин |
| Тип издания: | Отдельное издание |
| Тип обложки: | Мягкая обложка |
Штрих-код:
9785443912493
Frame $60% в наличии