9781108455145 - mathematics for machine learning di deisenroth, marc peter (50 risultati)
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Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Press, 2020
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Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Pr., 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Press 4/23/2020, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Pr., 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Editore: Cambridge University Press, GB, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Paperback. Condizione: New. 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.
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Editore: Cambridge University Press, Cambridge, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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- Prima edizione
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
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Paperback. Condizione: new. Paperback. 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 o…r 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. This self-contained textbook introduces all the relevant mathematical concepts needed to understand and use machine learning methods, with a minimum of prerequisites. Topics include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Editore: Cambridge University Press, GB, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Paperback. Condizione: New. 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.
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Editore: Cambridge University Press CUP, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Da: Majestic Books, Hounslow, Regno UnitoMajestic Books
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Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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- Prima edizione
Da: MostlyAcademic, Berrima, NSW, AustraliaMostlyAcademic
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Editore: Cambridge University Press 2020-04-23, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Da: Chiron Media, Wallingford, Regno UnitoChiron Media
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Paperback. Condizione: New.
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
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Da: Chiron Media, Wallingford, Regno UnitoChiron Media
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paperback. Condizione: New.
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Editore: Cambridge University Press, 2020
Serie: Libro 34 di 38 - Studies in Natural Language Processing
- Brossura
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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