Mathematics for machine learning
"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...
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | Deisenroth, Marc Peter |
|---|---|
| مؤلفون آخرون: | Aldo Faisal, A |
| التنسيق: | كتاب |
| اللغة: | Undetermined |
| منشور في: |
Cambridge ;New York, NY
Cambridge University Press
2020
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | http://lrc.tdmu.edu.vn/opac/search/detail.asp?aID=2&ID=41689 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
| Thư viện lưu trữ: | Trung tâm Học liệu Trường Đại học Thủ Dầu Một |
|---|
مواد مشابهة
-
Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods
بواسطة: Dirk, P. Kroese, وآخرون
منشور في: (2025) -
Introduction to machine learning /
بواسطة: Nilsson, Nils J.
منشور في: (1996) -
Personalized Machine Learning
بواسطة: Julian, McAuley
منشور في: (2026) -
Introduction to machine learning : An early draft of a proposed textbook /
بواسطة: Nilsson, Nils J.
منشور في: (1996) -
Correlation-based feature selection for machine learning /
بواسطة: Hall, Mark A.
منشور في: (1999)