Мэрфи К. П.
Вероятностное машинное обучение. Введение
Данный классический труд содержит обстоятельное современное введение в машинное обучение (включая глубокое обучение), рассматриваемое сквозь объединяющую призму вероятностного моделирования и байесовской теории принятия решений. Включен базовый математический аппарат (в т. ч. элементы линейной алгебры и теории оптимизации), основы обучения с учителем (включая линейную и логистическую регрессию и глубокие нейронные сети),...
Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: предсказание, порождение, обнаружение, действие
Книга является вторым томом к книге "Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: основания, вывод". Дополняя ранее изданную книгу «Вероятностное машинное обучение. Введение», этот классический труд знакомит читателя с деталями самых актуальных теорий и методов машинного обучения, включая глубокие порождающие модели, графовые модели, байесовский вывод, обучение с подкреплением и причинность. Глубокое обучение...
Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: основания, вывод
Книга является первым томом к книге "Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: предсказание, порождение, обнаружение, действие". Дополняя ранее изданную книгу «Вероятностное машинное обучение. Введение», этот классический труд знакомит читателя с деталями самых актуальных теорий и методов машинного обучения, включая глубокие порождающие модели, графовые модели, байесовский вывод, обучение с подкреплением и причинность....