Математические основы машинного обучения и прогнозирования

Математические основы машинного обучения и прогнозирования

Владимир Вьюгин

     

бумажная книга



Издательство: МЦНМО
Дата выхода: январь 2018
ISBN: 978-5-4439-1249-3
Объём: 384 страниц
Масса: 384 г
Размеры(В x Ш x Т), см: 21 x 15
Обложка: мягкая

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