توضیحات
The most crucial ability for machine learning and data science is mathematical logic for grasping their essence rather than knowledge and experience. This textbook approaches the essence of sparse estimation by considering math problems and building R programs.
Each chapter introduces the notion of sparsity and provides procedures followed by mathematical derivations and source programs with examples of execution. To maximize readers insights into sparsity, mathematical proofs are presented for almost all propositions, and programs are described without depending on any packages. The book is carefully organized to provide the solutions to the exercises in each chapter so that readers can solve the total of 100 exercises by simply following the contents of each chapter.
This textbook is suitable for an undergraduate or graduate course consisting of about 15 lectures (90 mins each). Written in an easy-to-follow and self-contained style, this book will also be perfect material for independent learning by data scientists, machine learning engineers, and researchers interested in linear regression, generalized linear lasso, group lasso, fused lasso, graphical models, matrix decomposition, and multivariate analysis.
This book is one of a series of textbooks in machine learning by the same author. Other titles are:
– Statistical Learning with Math and R (https://www.springer.com/gp/book/9789811575679)
– Statistical Learning with Math and Python (https://www.springer.com/gp/book/9789811578762)
– Sparse Estimation with Math and Python
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
حیاتی ترین توانایی برای یادگیری ماشین و علم داده، منطق ریاضی برای درک ماهیت آنها به جای دانش و تجربه است. این کتاب درسی با در نظر گرفتن مسائل ریاضی و ساختن برنامههای R به ماهیت تخمین پراکنده نزدیک میشود.
هر فصل مفهوم پراکندگی را معرفی میکند و رویههایی را به همراه مشتقهای ریاضی و برنامههای منبع با مثالهایی از اجرا ارائه میدهد. برای به حداکثر رساندن بینش خوانندگان در مورد پراکندگی، تقریباً برای همه گزارهها اثباتهای ریاضی ارائه میشوند و برنامهها بدون وابستگی به هیچ بستهای توصیف میشوند. این کتاب با دقت سازماندهی شده است تا راهحلهای تمرینهای هر فصل را ارائه دهد تا خوانندگان بتوانند به سادگی با دنبال کردن مطالب هر فصل، مجموع 100 تمرین را حل کنند.
این کتاب درسی برای دانشجویان کارشناسی یا کارشناسی ارشد مناسب است. دوره متشکل از حدود 15 سخنرانی (هر کدام 90 دقیقه). این کتاب که به سبکی ساده و مستقل نوشته شده است، همچنین یک ماده عالی برای یادگیری مستقل توسط دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و محققان علاقه مند به رگرسیون خطی، کمند خطی تعمیم یافته، کمند گروهی، کمند ذوب شده، گرافیک خواهد بود. مدلها، تجزیه ماتریس و تحلیل چند متغیره.
این کتاب یکی از مجموعهای از کتابهای درسی یادگیری ماشین توسط همین نویسنده است. عناوین دیگر عبارتند از:
– یادگیری آماری با ریاضی و R (https://www.springer.com/gp/book/9789811575679)
– یادگیری آماری با ریاضیات و پایتون ( https://www.springer.com/gp/book/9789811578762)
– تخمین پراکنده با ریاضی و پایتون
tag : دانلود کتاب تخمین پراکنده با ریاضی و R: 100 تمرین برای منطق ساختمان , Download تخمین پراکنده با ریاضی و R: 100 تمرین برای منطق ساختمان , دانلود تخمین پراکنده با ریاضی و R: 100 تمرین برای منطق ساختمان , Download Sparse Estimation with Math and R: 100 Exercises for Building Logic Book , تخمین پراکنده با ریاضی و R: 100 تمرین برای منطق ساختمان دانلود , buy تخمین پراکنده با ریاضی و R: 100 تمرین برای منطق ساختمان , خرید کتاب تخمین پراکنده با ریاضی و R: 100 تمرین برای منطق ساختمان , دانلود کتاب Sparse Estimation with Math and R: 100 Exercises for Building Logic , کتاب Sparse Estimation with Math and R: 100 Exercises for Building Logic , دانلود Sparse Estimation with Math and R: 100 Exercises for Building Logic , خرید Sparse Estimation with Math and R: 100 Exercises for Building Logic , خرید کتاب Sparse Estimation with Math and R: 100 Exercises for Building Logic ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.