Математические основы машинного обучения и прогнозирования
От производителя
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.
Прошу Вас направить в мой адрес информацию о наличии и стоимости следующих товаров:
- розетка (РШМВ-Л-220-2-2-Х-1-67):
- штепсель (ШЭМ-Л-220-14-67);
- розетка Schneider Electric (РК, кат. 81178);
- вилка Schneider Electric (РК, кат 81378);
- выключатель (ГПВ 2-60 М10М5).