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Cover: 9781108470049 | Mathematics for Machine Learning | Marc Peter Deisenroth (u. a.)
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Mathematics for Machine Learning
Buch von Marc Peter Deisenroth (u. a.)
Sprache: Englisch

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Beschreibung
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Über den Autor
Marc Peter Deisenroth is DeepMind Chair in Artificial Intelligence at the Department of Computer Science, University College London. Prior to this, he was a faculty member in the Department of Computing, Imperial College London. His research areas include data-efficient learning, probabilistic modeling, and autonomous decision making. Deisenroth was Program Chair of the European Workshop on Reinforcement Learning (EWRL) 2012 and Workshops Chair of Robotics Science and Systems (RSS) 2013. His research received Best Paper Awards at the International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2014 and the International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS) 2016. In 2018, he was awarded the President's Award for Outstanding Early Career Researcher at Imperial College London. He is a recipient of a Google Faculty Research Award and a Microsoft P.hD. grant.
Inhaltsverzeichnis
1. Introduction and motivation; 2. Linear algebra; 3. Analytic geometry; 4. Matrix decompositions; 5. Vector calculus; 6. Probability and distribution; 7. Optimization; 8. When models meet data; 9. Linear regression; 10. Dimensionality reduction with principal component analysis; 11. Density estimation with Gaussian mixture models; 12. Classification with support vector machines.
Details
Erscheinungsjahr: 2020
Genre: Informatik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Buch
Seiten: 390
Inhalt: Gebunden
ISBN-13: 9781108470049
ISBN-10: 1108470041
Sprache: Englisch
Ausstattung / Beilage: HC gerader Rücken kaschiert
Einband: Gebunden
Autor: Deisenroth, Marc Peter
Faisal, A. Aldo
Ong, Cheng Soon
Hersteller: Cambridge University Press
Maße: 260 x 183 x 25 mm
Von/Mit: Marc Peter Deisenroth (u. a.)
Erscheinungsdatum: 27.08.2020
Gewicht: 0,928 kg
preigu-id: 116816193
Über den Autor
Marc Peter Deisenroth is DeepMind Chair in Artificial Intelligence at the Department of Computer Science, University College London. Prior to this, he was a faculty member in the Department of Computing, Imperial College London. His research areas include data-efficient learning, probabilistic modeling, and autonomous decision making. Deisenroth was Program Chair of the European Workshop on Reinforcement Learning (EWRL) 2012 and Workshops Chair of Robotics Science and Systems (RSS) 2013. His research received Best Paper Awards at the International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2014 and the International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS) 2016. In 2018, he was awarded the President's Award for Outstanding Early Career Researcher at Imperial College London. He is a recipient of a Google Faculty Research Award and a Microsoft P.hD. grant.
Inhaltsverzeichnis
1. Introduction and motivation; 2. Linear algebra; 3. Analytic geometry; 4. Matrix decompositions; 5. Vector calculus; 6. Probability and distribution; 7. Optimization; 8. When models meet data; 9. Linear regression; 10. Dimensionality reduction with principal component analysis; 11. Density estimation with Gaussian mixture models; 12. Classification with support vector machines.
Details
Erscheinungsjahr: 2020
Genre: Informatik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Buch
Seiten: 390
Inhalt: Gebunden
ISBN-13: 9781108470049
ISBN-10: 1108470041
Sprache: Englisch
Ausstattung / Beilage: HC gerader Rücken kaschiert
Einband: Gebunden
Autor: Deisenroth, Marc Peter
Faisal, A. Aldo
Ong, Cheng Soon
Hersteller: Cambridge University Press
Maße: 260 x 183 x 25 mm
Von/Mit: Marc Peter Deisenroth (u. a.)
Erscheinungsdatum: 27.08.2020
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