Книга предназначена для первоначального знакомства с математическими основами современной теории машинного обучения (Machine Learning) и теории игр с предсказаниями. В первой части излагаются основы статистической теории машинного обучения, рассматриваются задачи классификации и регрессии с опорными векторами, теория обобщения и алгоритмы построения разделяющих гиперплоскостей. Во второй и третьей частях рассматриваются задачи адаптивного прогнозирования в нестохастических теоретико-игровой и сравнительной постановках: предсказания с использованием экспертных стратегий (Prediction with Expert Advice) и игры с предсказаниями. Для студентов и аспирантов, специализирующихся в области машинного обучения и искусственного интеллекта. 2-е издание, исправленное и дополненное.

В наличии:
	My-shop.ru - 416 руб.	Перейти
	Labirint - 510 руб.	Перейти
Под заказ:
	Labirint - 453 руб.	Перейти

Рейтинг книги: 4 из 5, 3 голос(-ов).