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Titre original :
Statistical Learning with Math and R: 100 Exercises for Building Logic
Contenu du livre :
La capacité la plus cruciale pour l'apprentissage automatique et la science des données est la logique mathématique qui permet de saisir leur essence plutôt que la connaissance et l'expérience. Ce manuel aborde l'essence de l'apprentissage automatique et de la science des données en considérant des problèmes mathématiques et en construisant des programmes R.
En guise de partie préliminaire, le chapitre 1 fournit une introduction concise à l'algèbre linéaire, qui aidera les novices à poursuivre la lecture des chapitres principaux suivants. Les chapitres suivants présentent les sujets essentiels de l'apprentissage statistique : régression linéaire, classification, rééchantillonnage, critères d'information, régularisation, régression non linéaire, arbres de décision, machines à vecteurs de support et apprentissage non supervisé.
Chaque chapitre formule et résout mathématiquement les problèmes d'apprentissage automatique et construit les programmes. Le corps d'un chapitre est accompagné de preuves et de programmes en annexe, avec des exercices à la fin du chapitre. Le livre étant soigneusement organisé pour fournir les solutions aux exercices de chaque chapitre, les lecteurs peuvent résoudre les 100 exercices au total en suivant simplement le contenu de chaque chapitre.
Ce manuel convient à un cours de premier ou de deuxième cycle composé d'environ 12 conférences. Rédigé dans un style facile à suivre et autonome, ce livre constitue également un matériel idéal pour l'apprentissage autonome.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9789811575679 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2020 |
| Nombre de pages : | 217 |
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