Understanding Machine Learning
Shai Shalev-Shwartz, Shai Ben-David
Lingua: inglese
Editore: Cambridge University Press, GB, 2014
- Rilegato
- Nuovo
Da: Rarewaves USA, HEBRON, KY, U.S.A.Rarewaves USA
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Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. The aim of this textbook is to introduce machine learning, and the algorithmic paradigms it offers, in a principled way. The book provides a theoretical account of the fundamentals underlying machine learning and the mathematical derivations that transform these principles into practical algorithms. Following a presentation of the basics, the book covers a wide array of central topics unaddressed by previous textbooks. These include a discussion of the computational complexity of learning and the concepts of convexity and stability; important algorithmic paradigms including stochastic gradient descent, neural networks, and structured output learning; and emerging theoretical concepts such as the PAC-Bayes approach and compression-based bounds. Designed for advanced undergraduates or beginning graduates, the text makes the fundamentals and algorithms of machine learning accessible to students and non-expert readers in statistics, computer science, mathematics and engineering.…
Codice articolo LU-9781107057135
- Titolo
- Understanding Machine Learning
- Autore
- Shai Shalev-Shwartz, Shai Ben-David
- Editore
- Cambridge University Press, GB
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1107057132
- ISBN 13
- 9781107057135
- Peso dell'articolo
- 910 grammi
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Shai Ben-David is a Professor in the School of Computer Science at the University of Waterloo, Canada.
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HEBRON, KY, U.S.A.
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