Jeremy Watt: Machine Learning Refined | Buch

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Cover: 9781108480727 | Machine Learning Refined | Jeremy Watt | Buch | Englisch | 2020

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Über den Autor

Jeremy Watt received his Ph.D. in Electrical Engineering from Northwestern University, Illinois, and is now a machine learning consultant and educator. He teaches machine learning, deep learning, mathematical optimization, and reinforcement learning at Northwestern University, Illinois.

Inhaltsverzeichnis

1. Introduction to machine learning; Part I. Mathematical Optimization: 2. Zero order optimization techniques; 3. First order methods; 4. Second order optimization techniques; Part II. Linear Learning: 5. Linear regression; 6. Linear two-class classification; 7. Linear multi-class classification; 8. Linear unsupervised learning; 9. Feature engineering and selection; Part III. Nonlinear Learning: 10. Principles of nonlinear feature engineering; 11. Principles of feature learning; 12. Kernel methods; 13. Fully-connected neural networks; 14. Tree-based learners; Part IV. Appendices: Appendix A. Advanced first and second order optimization methods; Appendix B. Derivatives and automatic differentiation; Appendix C. Linear algebra.

Erscheinungsjahr:	2020
Fachbereich:	Nachrichtentechnik
Genre:	Technik
Rubrik:	Naturwissenschaften & Technik
Medium:	Buch
Seiten:	598
Inhalt:	Gebunden
ISBN-13:	9781108480727
ISBN-10:	1108480721
Sprache:	Englisch
Ausstattung / Beilage:	HC gerader Rücken kaschiert
Einband:	Gebunden
Autor:	Watt, Jeremy
Hersteller:	Cambridge University Press
Maße:	250 x 175 x 36 mm
Von/Mit:	Jeremy Watt
Erscheinungsdatum:	09.01.2020
Gewicht:	1,199 kg

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