Kernel Methods for Machine Learning with Math and R
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Mai 2022, 2022
- Brossura
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The most crucial ability for machine learning and data science is mathematical logic for grasping their essence rather than relying on knowledge or experience. This textbook addresses the fundamentals of kernel methods for machine learning by considering relevant math problems and building R programs.The book's main features are as follows:The content is written in an easy-to-follow and self-contained style.The book includes 100 exercises, which have been carefully selected and refined. As their solutions are provided in the main text, readers can solve all of the exercises by reading the book.The mathematical premises of kernels are proven and the correct conclusions are provided, helping readers to understand the nature of kernels.Source programs and running examples are presented to help readers acquire a deeper understanding of the mathematics used.Once readers have a basic understanding of the functional analysis topics covered in Chapter 2, the applications are discussed in the subsequent chapters. Here, no prior knowledge of mathematics is assumed.This book considers both the kernel for reproducing kernel Hilbert space (RKHS) and the kernel for the Gaussian process; a clear distinction is made between the two.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 208 pp. Englisch.…
Codice articolo 9789811903977
- Titolo
- Kernel Methods for Machine Learning with Math and R
- Autore
- Joe Suzuki
- Editore
- Springer, Springer Mai 2022
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9811903972
- ISBN 13
- 9789811903977
- Peso dell'articolo
- 324 grammi
- Dimensioni
- 235x155x12 mm
The most crucial ability for machine learning and data science is mathematical logic for grasping their essence rather than relying on knowledge or experience. This textbook addresses the fundamentals of kernel methods for machine learning by considering relevant math problems and building R programs.
The book’s main features are as follows:
- The content is written in an easy-to-follow and self-contained style.
- The book includes 100 exercises, which have been carefully selected and refined. As their solutions are provided in the main text, readers can solve all of the exercises by reading the book.
- The mathematical premises of kernels are proven and the correct conclusions are provided, helping readers to understand the nature of kernels.
- Source programs and running examples are presented to help readers acquire a deeper understanding of the mathematics used.
- Once readers have a basic understanding of the functional analysis topics covered in Chapter 2, the applications are discussed in the subsequent chapters. Here, no prior knowledge of mathematics is assumed.
- This book considers both the kernel for reproducing kernel Hilbert space (RKHS) and the kernel for the Gaussian process; a clear distinction is made between the two.
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