توضیحات
The most crucial ability for machine learning and data science is mathematical logic for grasping their essence rather than relying on knowledge or experience. This textbook addresses the fundamentals of kernel methods for machine learning by considering relevant math problems and building Python programs.
The books main features are as follows:
- The content is written in an easy-to-follow and self-contained style.
- The book includes 100 exercises, which have been carefully selected and refined. As their solutions are provided in the main text, readers can solve all of the exercises by reading the book.
- The mathematical premises of kernels are proven and the correct conclusions are provided, helping readers to understand the nature of kernels.
- Source programs and running examples are presented to help readers acquire a deeper understanding of the mathematics used.
- Once readers have a basic understanding of the functional analysis topics covered in Chapter 2, the applications are discussed in the subsequent chapters. Here, no prior knowledge of mathematics is assumed.
- This book considers both the kernel for reproducing kernel Hilbert space (RKHS) and the kernel for the Gaussian process; a clear distinction is made between the two.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
مهمترین توانایی برای یادگیری ماشین و علم داده، منطق ریاضی برای درک ماهیت آنها به جای تکیه بر دانش یا تجربه است. این کتاب درسی با در نظر گرفتن مسائل ریاضی مرتبط و ساختن برنامههای پایتون به اصول روشهای هسته برای یادگیری ماشین میپردازد.
ویژگیهای اصلی کتاب به شرح زیر است:
- مطالب به سبکی ساده و مستقل نوشته شده است.
کتاب شامل 100 تمرین است که با دقت انتخاب و اصلاح شده است. از آنجایی که راه حل های آنها در متن اصلی ارائه شده است، خوانندگان می توانند با خواندن کتاب تمام تمرین ها را حل کنند. - مقدمات ریاضی هسته ها ثابت شده است. و نتیجهگیریهای صحیح ارائه میشود و به خوانندگان کمک میکند تا ماهیت هستهها را درک کنند.
- برنامههای منبع و نمونههای در حال اجرا ارائه شدهاند تا به خوانندگان کمک کنند تا درک عمیقتری داشته باشند. درک ریاضیات استفاده شده.
- هنگامی که خوانندگان درک اولیه ای از مباحث تحلیل عملکردی تحت پوشش در فصل 2 داشته باشند، کاربردها در ادامه مورد بحث قرار خواهند گرفت. فصل ها در اینجا، هیچ دانش قبلی از ریاضیات فرض نمی شود.
- این کتاب هم هسته را برای بازتولید هسته فضای هیلبرت (RKHS) و هم هسته را برای فرآیند گاوسی؛ تمایز روشنی بین این دو قائل شده است.
tag : دانلود کتاب روشهای هسته برای یادگیری ماشین با ریاضی و پایتون: 100 تمرین برای ایجاد منطق , Download روشهای هسته برای یادگیری ماشین با ریاضی و پایتون: 100 تمرین برای ایجاد منطق , دانلود روشهای هسته برای یادگیری ماشین با ریاضی و پایتون: 100 تمرین برای ایجاد منطق , Download Kernel Methods for Machine Learning with Math and Python: 100 Exercises for Building Logic Book , روشهای هسته برای یادگیری ماشین با ریاضی و پایتون: 100 تمرین برای ایجاد منطق دانلود , buy روشهای هسته برای یادگیری ماشین با ریاضی و پایتون: 100 تمرین برای ایجاد منطق , خرید کتاب روشهای هسته برای یادگیری ماشین با ریاضی و پایتون: 100 تمرین برای ایجاد منطق , دانلود کتاب Kernel Methods for Machine Learning with Math and Python: 100 Exercises for Building Logic , کتاب Kernel Methods for Machine Learning with Math and Python: 100 Exercises for Building Logic , دانلود Kernel Methods for Machine Learning with Math and Python: 100 Exercises for Building Logic , خرید Kernel Methods for Machine Learning with Math and Python: 100 Exercises for Building Logic , خرید کتاب Kernel Methods for Machine Learning with Math and Python: 100 Exercises for Building Logic ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.