От издателя
Книга предназначена для первоначального знакомства с математическими основами современной теории машинного обучения (Machine Learning) и теории игр с предсказаниями. В первой части излагаются основы статистической теории машинного обучения, рассматриваются задачи классификации и регрессии с опорными векторами, теория обобщения и алгоритмы построения разделяющих гиперплоскостей. Во второй и третьей частях рассматриваются задачи адаптивного прогнозирования в нестохастических теоретико-игровой и сравнительной постановках: предсказания с использованием экспертных стратегий (Prediction with Expert Advice) и игры с предсказаниями. Для студентов и аспирантов, специализирующихся в области машинного обучения и искусственного интеллекта.
Вес: 235
Ширина упаковки: 210
Высота упаковки: 15
Глубина упаковки: 140
Автор: Владимир Вьюгин
Тип издания: Отдельное издание
Тип обложки: Мягкая обложка
Тираж: 800
Произведение: Математические основы машинного обучения и прогнозирования
