Mathematik im maschinellen Lernen
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Mathematik im maschinellen Lernen

Die grundlegenden mathematischen Disziplinen, die für das Verständnis des maschinellen Lernens erforderlich sind, sind lineare Algebra, analytische Geometrie, Vektoranalyse, Optimierung, Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Traditionell sind all diese Themen auf verschiedene Kurse verteilt, sodass es für Studierende der Data Science oder...

Autor: Марк Питер Дайзенрот, А. Альдо Фейзал, Чен Сунь Он

Verlag: piter

Serie: Für Profis

Altersgrenzen: 16+

Jahr der Veröffentlichung: 2024

ISBN: 9785446117888

Anzahl der Seiten: 512

Größe: 233x165x26 mm

Einbandart: Soft

Gewicht: 780 g

ID: 1677062

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