Machine Learning: An Applied Mathematics Introduction, (Paperback)
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Machine Learning: An Applied Mathematics Introduction, (Paperback)
Machine Learning: An Applied Mathematics Introduction covers the essential mathematics behind all of the following topics
Machine Learning: An Applied Mathematics Introduction, (Paperback)
Articolo #: 43340608

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Cosa salta all'occhio

Applied Focus
This book emphasizes practical applications of machine learning concepts, making it ideal for those looking to implement theory in real-world scenarios.
Mathematical Foundation
It uniquely combines machine learning with applied mathematics, ensuring readers build a strong theoretical understanding to enhance their analytical skills in various fields.
Comprehensive Coverage
Offers extensive coverage of key algorithms and techniques, enabling a thorough grasp of the subject that caters to both beginners and advanced learners.

Dettagli del prodotto

Shop Machine Learning: An Applied Mathematics Introduction, (Paperback) online at a best price in Italia. 809078782
  • Covers essential mathematics behind topics like K Nearest Neighbours, K Means Clustering, Naïve Bayes Classifier, and more
  • Includes real-world examples from fields such as finance, economics, politics, biology, sociology, gambling, and business
  • Authored by Paul Wilmott, who brings three decades of experience in mathematics education
  • Designed as an accessible introduction for those seeking to understand the foundations of machine learning
  • Offers a practical approach for readers who want to grasp the core concepts efficiently
  • Presents an inimitable style of teaching to make the subject engaging and comprehensible
Book formatPaperback
Fiction/nonfictionNon-Fiction
GenreTextbooks
Publication dateMay, 2019
Pages242
SubgenreGeneral
Series titleNo Series
Edition1
PublisherPanda Ohana Publishing
Original languagesEnglish
LanguageEnglish
Edu focusMath & Counting
Educational levelGeneral
Is collectibleN
Binding typePerfect Binding
Recording time0 min
Retail packagingSingle Piece
Assembled product dimensions (l x w x h)6.14 x 0.51 x 9.21 in (15.6 x 1.3 x 23.4 cm)
Assembled product weight0.76 lb (340 grams)
Bisac subject headingMathematics

A chi è consigliato?

Suitable For
  • Mathematics Students

    Ideal for those studying applied mathematics, providing a solid foundation for understanding machine learning concepts.

  • Data Science Beginners

    Perfect for newcomers to data science who need to grasp mathematical principles underpinning machine learning techniques.

  • Professionals in Tech

    Beneficial for tech professionals seeking to enhance their skills in machine learning through an applied mathematics lens.

Not Suitable For
  • Complete Beginners

    Not suitable for individuals with no prior knowledge of mathematics or machine learning concepts.

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Paul Wilmott All Books Editorial Review

Machine Learning: An Applied Mathematics Introduction (Paperback) is a comprehensive guide that delves into the mathematical foundations crucial for understanding machine learning concepts. This non-fiction textbook, published in May 2019, spans 242 pages, making it an excellent resource for learners at a general educational level. With a perfect binding format, it's designed for easy handling during study sessions. The book adeptly bridges the gap between mathematics and its application in machine learning, marking it as an essential read. Readers can expect a thorough exploration of math and counting essential for grasping machine learning algorithms and techniques.

Recensioni e valutazioni dei clienti

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1 valutazioni dei clienti
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Vantaggi

  • Accessible for general educational levels
  • Covers essential mathematical concepts
  • Well-structured for easy comprehension
  • Perfect binding ensures durability
  • Lightweight and portable format

Contro

  • May lack advanced topics for experienced learners

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Caratteristiche e benefici

  • K Nearest Neighbours
  • K Means Clustering
  • Naive Bayes Classifier
  • Regression Methods
  • Support Vector Machines
  • Self-Organizing Maps
  • Decision Trees
  • Neural Networks
  • Reinforcement Learning

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