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Deisenroth, Marc Peter: Mathematics for Machine Learning
Mathematics for Machine Learning , The fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. These topics are traditionally taught in disparate courses, making it hard for data science or computer science students, or professionals, to efficiently learn the mathematics. This self-contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites. It uses these concepts to derive four central machine learning methods: linear regression, principal component analysis, Gaussian mixture models and support vector machines. For students and others with a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts. For those learning the mathematics for the first time, the methods help build intuition and practical experience with applying mathematical concepts. Every chapter includes worked examples and exercises to test understanding. Programming tutorials are offered on the book's web site. , > , Erscheinungsjahr: 20200423, Produktform: Kartoniert, Autoren: Deisenroth, Marc Peter~Faisal, A. Aldo~Ong, Cheng Soon, Abbildungen: Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white; Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white, Themenüberschrift: COMPUTERS / Computer Vision & Pattern Recognition, Fachschema: Mathematik / Technik, Ingenieurwissenschaften, Handwerk~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Mustererkennung, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematik für Ingenieure~Mustererkennung~Maschinelles Sehen, Bildverstehen, Warengruppe: TB/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XVII, Seitenanzahl: 370, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Cambridge University Pr., Verlag: Cambridge University Pr., Länge: 254, Breite: 180, Höhe: 21, Gewicht: 810, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0100, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
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Mathematics for Machine Learning, Taschenbuch von Marc Peter Deisenroth,A. Aldo Faisal,Cheng Soon Ong, Cambridge University Press, 978-1-108-45514-5
Mathematics For Machine Learning, Taschenbuch Von Marc Peter Deisenroth,a. Aldo Faisal,cheng Soon Ong, Cambridge University Press, 978-1-108-45514-5, Seitenanzahl: 371
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Financial Mathematics, Fachbücher von Peter Brusov, Natali, Peter Brusov/Filatova, Tatiana/OrekhovaDas Fachbuch 'Financial Mathematics' bietet eine umfassende Einführung in die finanzmathematischen Konzepte, die für Studierende und Fachleute gleichermassen relevant sind. Es deckt sieben Kapitel ab, die von der Zinsrechnung über Finanzströme und Renten bis hin zu modernen Theorien der Kapitalstruktur reichen. Besonderes Augenmerk liegt auf der praxisnahen Vermittlung von theoretischen Grundlagen und der Anwendung quantitativer Methoden. Mit über 130 detaillierten Lösungen zu Übungen und Aufgaben unterstützt das Buch Lernende dabei, komplexe finanzmathematische Probleme zu verstehen und zu lösen. Es richtet sich an Studierende der Finanz- und Wirtschaftswissenschaften sowie an Fachleute, die ihre Kenntnisse in den Bereichen Finanzanalyse, Risikobewertung und Portfoliomanagement vertiefen möchten. Die Inhalte sind so strukturiert, dass sie sowohl für den akademischen als auch für den praktischen Einsatz geeignet sind. Das Buch bietet eine fundierte Basis für das Verständnis von Finanzoperationen und deren Bewertung, was es zu einem wertvollen Begleiter in Studium und Beruf macht.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Springer Financial Mathematics (Englisch, Softcover, Natali, Peter Brusov, Peter Brusov/Filatova, Tatiana/Orekhova) (69509031)Springer Financial Mathematics (Englisch, Softcover, Natali, Peter Brusov, Peter Brusov/Filatova, Tatiana/Orekhova) (69509031)69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Cambridge Igcse(tm) International Mathematics Coursebook with Cambridge Online Mathematics (2 Years' Access), Taschenbuch von Peter Blythe,Emma
Cambridge Igcse(tm) International Mathematics Coursebook With Cambridge Online Mathematics (2 Years' Access), Taschenbuch Von Peter Blythe,emma Low,andrew Manning,karen Morrison,raju Taniparti, Cambridge University Press, 978-1-00-929598-7,...
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Deisenroth, Marc Peter: Mathematics for Machine LearningMathematics for Machine Learning , The fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. These topics are traditionally taught in disparate courses, making it hard for data science or computer science students, or professionals, to efficiently learn the mathematics. This self-contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites. It uses these concepts to derive four central machine learning methods: linear regression, principal component analysis, Gaussian mixture models and support vector machines. For students and others with a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts. For those learning the mathematics for the first time, the methods help build intuition and practical experience with applying mathematical concepts. Every chapter includes worked examples and exercises to test understanding. Programming tutorials are offered on the book's web site. , > , Erscheinungsjahr: 20200423, Produktform: Kartoniert, Autoren: Deisenroth, Marc Peter~Faisal, A. Aldo~Ong, Cheng Soon, Abbildungen: Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white; Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white, Themenüberschrift: COMPUTERS / Computer Vision & Pattern Recognition, Fachschema: Mathematik / Technik, Ingenieurwissenschaften, Handwerk~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Mustererkennung, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematik für Ingenieure~Mustererkennung~Maschinelles Sehen, Bildverstehen, Warengruppe: TB/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XVII, Seitenanzahl: 370, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Cambridge University Pr., Verlag: Cambridge University Pr., Länge: 254, Breite: 180, Höhe: 21, Gewicht: 810, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0100, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,50,46 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Mathematics for Machine Learning, Taschenbuch von Marc Peter Deisenroth,A. Aldo Faisal,Cheng Soon Ong, Cambridge University Press, 978-1-108-45514-5Mathematics For Machine Learning, Taschenbuch Von Marc Peter Deisenroth,a. Aldo Faisal,cheng Soon Ong, Cambridge University Press, 978-1-108-45514-5, Seitenanzahl: 37152,50 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Financial Mathematics, Fachbücher von Peter Brusov, Natali, Peter Brusov/Filatova, Tatiana/OrekhovaDas Fachbuch 'Financial Mathematics' bietet eine umfassende Einführung in die finanzmathematischen Konzepte, die für Studierende und Fachleute gleichermassen relevant sind. Es deckt sieben Kapitel ab, die von der Zinsrechnung über Finanzströme und Renten bis hin zu modernen Theorien der Kapitalstruktur reichen. Besonderes Augenmerk liegt auf der praxisnahen Vermittlung von theoretischen Grundlagen und der Anwendung quantitativer Methoden. Mit über 130 detaillierten Lösungen zu Übungen und Aufgaben unterstützt das Buch Lernende dabei, komplexe finanzmathematische Probleme zu verstehen und zu lösen. Es richtet sich an Studierende der Finanz- und Wirtschaftswissenschaften sowie an Fachleute, die ihre Kenntnisse in den Bereichen Finanzanalyse, Risikobewertung und Portfoliomanagement vertiefen möchten. Die Inhalte sind so strukturiert, dass sie sowohl für den akademischen als auch für den praktischen Einsatz geeignet sind. Das Buch bietet eine fundierte Basis für das Verständnis von Finanzoperationen und deren Bewertung, was es zu einem wertvollen Begleiter in Studium und Beruf macht.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Springer Financial Mathematics (Englisch, Softcover, Natali, Peter Brusov, Peter Brusov/Filatova, Tatiana/Orekhova) (69509031)Springer Financial Mathematics (Englisch, Softcover, Natali, Peter Brusov, Peter Brusov/Filatova, Tatiana/Orekhova) (69509031)69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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