Mathematics for Machine Learning
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This self-contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites
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- Covers fundamental mathematical tools essential for understanding machine learning
- Integrates mathematical concepts with machine learning methods like linear regression, principal component analysis, etc.
- Helps bridge the gap between mathematical and machine learning texts
- Suitable for data science, computer science students, or professionals
- Includes worked examples, exercises, and programming tutorials for practical understanding
- Provides a self-contained approach with minimal prerequisites
| Publisher | Cambridge University Press |
| Publication date | 23 April 2020 |
| Language | English |
| Print length | 390 pages |
| ISBN-10 | 1108470041 |
| ISBN-13 | 978-1108470049 |
| Item weight | 980 g |
| Dimensions | 17.78 x 2.82 x 25.4 cm |
| Part of series | Studies in Natural Language Processing |
A chi è consigliato?
-
Aspiring Data Scientists
Those looking to build a solid foundation in mathematics essential for data science and machine learning applications.
-
Graduate Students
Perfect for graduate studies where a rigorous understanding of mathematical concepts relevant to machine learning is required.
-
Industry Professionals
Professionals transitioning into machine learning roles who need to refresh or enhance their mathematical skills for practical application.
-
Beginner Learners
Complete beginners in mathematics may struggle with the advanced concepts presented without prior foundational knowledge.
DESCRIZIONE DEL PRODOTTO
Mathematics for Machine Learning
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Caratteristiche e benefici
- Textbook covers the fundamental mathematical tools required for understanding machine learning
- Introduces mathematical concepts with minimum prerequisites
- Uses concepts to derive four central machine learning methods
- Includes worked examples and exercises in every chapter
- Programming tutorials offered on book's website
- Suitable for students with mathematical background or those learning the mathematics for the first time
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