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Cover: 9781108480727 | Machine Learning Refined | Jeremy Watt | Buch | Englisch | 2020
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Machine Learning Refined
Buch von Jeremy Watt
Sprache: Englisch

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Beschreibung
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Über den Autor
Jeremy Watt received his Ph.D. in Electrical Engineering from Northwestern University, Illinois, and is now a machine learning consultant and educator. He teaches machine learning, deep learning, mathematical optimization, and reinforcement learning at Northwestern University, Illinois.
Inhaltsverzeichnis
1. Introduction to machine learning; Part I. Mathematical Optimization: 2. Zero order optimization techniques; 3. First order methods; 4. Second order optimization techniques; Part II. Linear Learning: 5. Linear regression; 6. Linear two-class classification; 7. Linear multi-class classification; 8. Linear unsupervised learning; 9. Feature engineering and selection; Part III. Nonlinear Learning: 10. Principles of nonlinear feature engineering; 11. Principles of feature learning; 12. Kernel methods; 13. Fully-connected neural networks; 14. Tree-based learners; Part IV. Appendices: Appendix A. Advanced first and second order optimization methods; Appendix B. Derivatives and automatic differentiation; Appendix C. Linear algebra.
Details
Erscheinungsjahr: 2020
Fachbereich: Nachrichtentechnik
Genre: Technik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Buch
Inhalt: Gebunden
ISBN-13: 9781108480727
ISBN-10: 1108480721
Sprache: Englisch
Ausstattung / Beilage: HC gerader Rücken kaschiert
Einband: Gebunden
Autor: Watt, Jeremy
Hersteller: Cambridge University Press
Maße: 250 x 175 x 36 mm
Von/Mit: Jeremy Watt
Erscheinungsdatum: 09.01.2020
Gewicht: 1,199 kg
Artikel-ID: 116835049
Über den Autor
Jeremy Watt received his Ph.D. in Electrical Engineering from Northwestern University, Illinois, and is now a machine learning consultant and educator. He teaches machine learning, deep learning, mathematical optimization, and reinforcement learning at Northwestern University, Illinois.
Inhaltsverzeichnis
1. Introduction to machine learning; Part I. Mathematical Optimization: 2. Zero order optimization techniques; 3. First order methods; 4. Second order optimization techniques; Part II. Linear Learning: 5. Linear regression; 6. Linear two-class classification; 7. Linear multi-class classification; 8. Linear unsupervised learning; 9. Feature engineering and selection; Part III. Nonlinear Learning: 10. Principles of nonlinear feature engineering; 11. Principles of feature learning; 12. Kernel methods; 13. Fully-connected neural networks; 14. Tree-based learners; Part IV. Appendices: Appendix A. Advanced first and second order optimization methods; Appendix B. Derivatives and automatic differentiation; Appendix C. Linear algebra.
Details
Erscheinungsjahr: 2020
Fachbereich: Nachrichtentechnik
Genre: Technik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Buch
Inhalt: Gebunden
ISBN-13: 9781108480727
ISBN-10: 1108480721
Sprache: Englisch
Ausstattung / Beilage: HC gerader Rücken kaschiert
Einband: Gebunden
Autor: Watt, Jeremy
Hersteller: Cambridge University Press
Maße: 250 x 175 x 36 mm
Von/Mit: Jeremy Watt
Erscheinungsdatum: 09.01.2020
Gewicht: 1,199 kg
Artikel-ID: 116835049
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