Российская национальная библиография

Описание RUSMARC Карточка
Книга

Математические основы машинного обучения и прогнозирования / В. В. Вьюгин

Автор: Вьюгин, Владимир ВячеславовичЯзык: русский.Выходные данные: Москва : Издательство МЦНМО, 2022Физическая характеристика: 399 с. ; 21 см.ISBN: 978-5-4439-1691-0 Издание: : Изд. 3-е, испр. и доп.Резюме: 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 (Online Learning) в нестохастических теоретико-игровой и сравнительной постановках: игры с предсказаниями и предсказания с использованием экспертных стратегий (Prediction with Expert Advice).Библиография: Библиогр.: с. 395-399 (75 назв.).Предметная рубрика - Тема: Машинное обучение | Игр теория УДК: 004.8:519.2, 4Другие классификации: З973.2-018 ; В174 Тип экземпляра: Книга
Параметры
    Средний рейтинг: 0.0 (0 голосов)
Экземпляры
Тип экземпляра Текущая библиотека Шифр хранения Кол-во копий Статус Срок возврата Штрих-код
Книга РНБ (Московский) Русский книжный фонд: издания с 1957 года, 8этаж, Хран. 2022-3/12051 (Просмотр полки(Открывается ниже)) КН-П-328 Доступно 1-3766607
Книга РНБ (Московский) Русский книжный фонд: издания с 1957 года, 8этаж, Хран. 2022-3/12051 (Просмотр полки(Открывается ниже)) КН-П-328 Доступно 1-3766603

1изд. 2013г, 2 изд.2018г.

Библиогр.: с. 395-399 (75 назв.)

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 (Online Learning) в нестохастических теоретико-игровой и сравнительной постановках: игры с предсказаниями и предсказания с использованием экспертных стратегий (Prediction with Expert Advice)