Foundations of Machine Learning (Second Edition) - Mehryar Mohri (англ.мова)
1 200 ₴
- В наявності
- Код: 23111
Foundations of Machine Learning (Second Edition) - це фундаментальний академічний підручник з теорії машинного навчання, написаний провідними дослідниками Мехріяром Мохрі, Афшином Ростамізаде та Амідом Талвалкаром. Книга зосереджена на строгому математичному підґрунті сучасного машинного навчання та орієнтована на студентів магістратури, аспірантів, дослідників і практиків, які прагнуть глибоко зрозуміти теоретичні гарантії алгоритмів навчання.
Друге видання істотно розширене та оновлене. Воно охоплює PAC-навчання, складність Радемахера, VC-розмірність, вибір моделей, методи опорних векторів, ядерні методи, бустинг, онлайн-навчання, багатокласову класифікацію, ранжування, регресію, максимальну ентропію, алгоритмічну стабільність, зменшення розмірності та навчання з підкріпленням. Особливу увагу приділено узагальнювальним оцінкам, регуляризації та зв’язку з теорією ігор.
Книга поєднує формальні доведення, інтуїтивні пояснення та вправи, що робить її еталонним джерелом для теоретично обґрунтованого вивчення машинного навчання.
Table of Contents
Preface
-
Introduction
1.1 What is machine learning?
1.2 What kind of problems can be tackled using machine learning?
1.3 Some standard learning tasks
1.4 Learning stages
1.5 Learning scenarios
1.6 Generalization -
The PAC Learning Framework
2.1 The PAC learning model
2.2 Guarantees for finite hypothesis sets - consistent case
2.3 Guarantees for finite hypothesis sets - inconsistent case
2.4 Generalities
2.5 Chapter notes
2.6 Exercises -
Rademacher Complexity and VC-Dimension
-
Model Selection
-
Support Vector Machines
-
Kernel Methods
-
Boosting
-
On-Line Learning
-
Multi-Class Classification
-
Ranking
-
Regression
-
Maximum Entropy Models
-
Conditional Maximum Entropy Models
-
Algorithmic Stability
-
Dimensionality Reduction
-
Learning Automata and Languages
-
Reinforcement Learning
Conclusion
Appendix A. Linear Algebra Review
Index
- Ціна: 1 200 ₴