Artigo n.º:
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Mathematics for Machine Learning
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MZN 12581
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This self-contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites
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Detalhes do produto
- Covers fundamental mathematical tools essential for understanding machine learning
- Integrates mathematical concepts with machine learning methods like linear regression, principal component analysis, etc.
- Helps bridge the gap between mathematical and machine learning texts
- Suitable for data science, computer science students, or professionals
- Includes worked examples, exercises, and programming tutorials for practical understanding
- Provides a self-contained approach with minimal prerequisites
| Publisher | Cambridge University Press |
| Publication date | April 23, 2020 |
| Language | English |
| Print length | 390 pages |
| ISBN-10 | 1108470041 |
| ISBN-13 | 978-1108470049 |
| Item Weight | 980 g |
| Dimensions | 7 x 1.11 x 10 inches (17.8 x 2.8 x 25.4 cm) |
DESCRIÇÃO DO PRODUTO
Mathematics for Machine Learning
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Perguntas e respostas do cliente
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Pergunta:
What topics are covered in the textbook?
Resposta: The textbook covers linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability, and statistics. -
Pergunta:
Who is the textbook suitable for?
Resposta: The textbook is suitable for students and professionals with a mathematical background or those learning the mathematics for the first time. -
Pergunta:
Are there any additional resources offered?
Resposta: Yes, programming tutorials are offered on the book's website.
English Edition Marc Peter Deisenroth , A. Aldo Faisal Editorial Review
Mathematics for Machine Learning, published by Cambridge University Press on April 23, 2020, is an essential read for anyone diving into the intersection of mathematics and machine learning. This well-structured book comprises 390 pages and is designed to tackle complex concepts in a digestible manner. Readers will appreciate the clarity of explanations that cater to individuals with various levels of mathematical backgrounds. The inclusion of helpful examples makes abstract ideas more concrete, thereby enhancing understanding amongst learners. This book's ISBN-13 is 978-1108470049, making it easy to find in various formats.
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Prós
- Well-structured content for diverse mathematical backgrounds
- Clear explanations enhance understanding of complex concepts
- Helpful examples make learning more engaging
- 390 pages of in-depth exploration
- Published by a reputable publisher, Cambridge University Press
Contras
- Some readers may find it dense in certain sections
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Recursos e benefícios
- Textbook covers the fundamental mathematical tools required for understanding machine learning
- Introduces mathematical concepts with minimum prerequisites
- Uses concepts to derive four central machine learning methods
- Includes worked examples and exercises in every chapter
- Programming tutorials offered on book's website
- Suitable for students with mathematical background or those learning the mathematics for the first time
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