Understanding Machine Learning (ePub)
From Theory to Algorithms
(Sprache: Englisch)
Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. The aim of this textbook is to introduce machine learning, and the algorithmic paradigms it offers, in a principled way. The book provides a...
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Produktinformationen zu „Understanding Machine Learning (ePub)“
Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. The aim of this textbook is to introduce machine learning, and the algorithmic paradigms it offers, in a principled way. The book provides a theoretical account of the fundamentals underlying machine learning and the mathematical derivations that transform these principles into practical algorithms. Following a presentation of the basics, the book covers a wide array of central topics unaddressed by previous textbooks. These include a discussion of the computational complexity of learning and the concepts of convexity and stability; important algorithmic paradigms including stochastic gradient descent, neural networks, and structured output learning; and emerging theoretical concepts such as the PAC-Bayes approach and compression-based bounds. Designed for advanced undergraduates or beginning graduates, the text makes the fundamentals and algorithms of machine learning accessible to students and non-expert readers in statistics, computer science, mathematics and engineering.
Bibliographische Angaben
- Autor: Shai Shalev-Shwartz
- 2014, Englisch
- Verlag: Cambridge University Press
- ISBN-10: 113994956X
- ISBN-13: 9781139949569
- Erscheinungsdatum: 19.05.2014
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eBook Informationen
- Dateiformat: ePub
- Größe: 21 MB
- Mit Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Sprache:
Englisch
Kopierschutz
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