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Sinopsis
Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. This book explains the principles behind the automated learning approach and the considerations underlying its usage. The authors explain the 'hows' and 'whys' of machine-learning algorithms, making the field accessible to both students and practitioners.
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Acerca del autor
Shai Shalev-Shwartz is an Associate Professor at the School of Computer Science and Engineering at the Hebrew University of Jerusalem, Israel. Shai Ben-David is a Professor in the School of Computer Science at the University of Waterloo, Canada.
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Resultados de la búsqueda para Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms
Edición internacional
Understanding Machine Learning: From Theory To Algorithms
Publicado por
Cambridge University Press, 2014
ISBN 10: 1107057132
ISBN 13: 9781107057135
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Paperback
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Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms
Publicado por
Cambridge University Press, 2014
ISBN 10: 1107057132
ISBN 13: 9781107057135
Antiguo o usado
Tapa dura
Librería: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, Estados Unidos de America
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Hardback. Condición: Good. Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. The aim of this textbook is to introduce machine learning, and the algorithmic paradigms it offers, in a principled way. The book provides a theoretical account of the fundamentals underlying machine learning and the mathematical derivations that transform these principles into practical algorithms. Following a presentation of the basics, the book covers a wide array of central topics unaddressed by previous textbooks. These include a discussion of the computational complexity of learning and the concepts of convexity and stability; important algorithmic paradigms including stochastic gradient descent, neural networks, and structured output learning; and emerging theoretical concepts such as the PAC-Bayes approach and compression-based bounds. Designed for advanced undergraduates or beginning graduates, the text makes the fundamentals and algorithms of machine learning accessible to students and non-expert readers in statistics, computer science, mathematics and engineering. Nº de ref. del artículo: 00108942157
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Edición internacional
Understanding Machine Learning: From Theory To Algorithms
Publicado por
Cambridge University Press, 2014
ISBN 10: 1107057132
ISBN 13: 9781107057135
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Tapa blanda
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Understanding Machine Learning
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Cambridge University Press (edition 1), 2014
ISBN 10: 1107057132
ISBN 13: 9781107057135
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Hardcover. Condición: Very Good. 1. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting. Nº de ref. del artículo: 1107057132-11-1
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Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms
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Cambridge University Press, 2014
ISBN 10: 1107057132
ISBN 13: 9781107057135
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Hardback. Condición: Good. Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. The aim of this textbook is to introduce machine learning, and the algorithmic paradigms it offers, in a principled way. The book provides a theoretical account of the fundamentals underlying machine learning and the mathematical derivations that transform these principles into practical algorithms. Following a presentation of the basics, the book covers a wide array of central topics unaddressed by previous textbooks. These include a discussion of the computational complexity of learning and the concepts of convexity and stability; important algorithmic paradigms including stochastic gradient descent, neural networks, and structured output learning; and emerging theoretical concepts such as the PAC-Bayes approach and compression-based bounds. Designed for advanced undergraduates or beginning graduates, the text makes the fundamentals and algorithms of machine learning accessible to students and non-expert readers in statistics, computer science, mathematics and engineering. Nº de ref. del artículo: CIN1107057132G
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Understanding Machine Learning
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Cambridge University Press (edition 1), 2014
ISBN 10: 1107057132
ISBN 13: 9781107057135
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ISBN 10: 1107057132
ISBN 13: 9781107057135
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ISBN 10: 1107057132
ISBN 13: 9781107057135
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ISBN 10: 1107057132
ISBN 13: 9781107057135
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Understanding Machine Learning
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Cambridge University Press, 2014
ISBN 10: 1107057132
ISBN 13: 9781107057135
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