Titre original :
Sparse Estimation 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'estimation clairsemée en considérant des problèmes mathématiques et en construisant des programmes R.
Chaque chapitre introduit la notion de sparsité et fournit des procédures suivies de dérivations mathématiques et de programmes sources avec des exemples d'exécution. Afin de maximiser les connaissances des lecteurs en matière de sparsité, des preuves mathématiques sont présentées pour presque toutes les propositions, et les programmes sont décrits sans dépendre d'aucun paquetage. Le livre est soigneusement organisé pour fournir les solutions aux exercices de chaque chapitre, de sorte que les lecteurs peuvent résoudre le total de 100 exercices en suivant simplement le contenu de chaque chapitre.
Ce manuel convient à un cours de premier ou de deuxième cycle composé d'environ 15 conférences (90 minutes chacune). Écrit dans un style facile à suivre et autonome, ce livre sera également un matériel parfait pour l'apprentissage indépendant par les scientifiques des données, les ingénieurs en apprentissage automatique et les chercheurs intéressés par la régression linéaire, le lasso linéaire généralisé, le lasso de groupe, le lasso fusionné, les modèles graphiques, la décomposition de la matrice et l'analyse multivariée.
Ce livre fait partie d'une série de manuels sur l'apprentissage automatique rédigés par le même auteur. Les autres titres sont :
- Apprentissage statistique avec Math et R (https : //www.springer.com/gp/book/9789811575679)
- Apprentissage statistique avec Math et Python (https : //www.springer.com/gp/book/9789811578762)
- Sparse Estimation with Math and Python.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9789811614453 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 234 |
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