Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms, Шай Shalev-Shwartz, Шай Ben-David

Терміни відправки книги складають від 3 до 5 робочих днів

Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. Айм цієї електронної пошти є введенням технічного освітлення, і algoritmical paradigms it offers, в принциповій мірі. Книжка забезпечує величезні теоретичні результати глибоких думок під ходом технічного навчання і математичних виразів, що перетворюють ці принципи в практичні algoritmy. Написання опису основи поля, book covers a wide array central topics що не буде addressed by previous textbooks. Вони включають в себе discussion of the computational complexity of learning and the concepts of convexity and stability; важливі algorithmic paradigms, включаючи stochastic gradient descent, neural networks, і structured output learning; і емігруючий теоретичні концепції так як PAC-Bayes approach and compression-based bounds. Designed for advanced undergraduate or beginning graduate course, text makes the fundamentals and algorithms of machine learning accessible to students and no-expert readers in statistics, computer science, mathematics, and engineering.