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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 de los autores
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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Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms
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Cambridge University Press, 2014
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Understanding Machine Learning
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Cambridge University Press, 2019
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Edición internacional
UNDERSTANDING MACHINE LEARNING: FROM THEORY TO ALGORITHMS
Publicado por
Cambridge University Press, 2014
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Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms
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UNDERSTANDING MACHINE LEARNING
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Cambridge University Press, 2014
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Understanding Machine Learning
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Cambridge University Press, 2014
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Edición internacional
Understanding Machine Learning: From Theory To Algorithms
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Cambridge University Press, 2014
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Understanding Machine Learning
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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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Condición: New. Introduces machine learning and its algorithmic paradigms, explaining the principles behind automated learning approaches and the considerations underlying their usage. Num Pages: 409 pages, 47 b/w illus. 123 exercises. BIC Classification: UYQM. Category: (U) Tertiary Education (US: College). Dimension: 186 x 261 x 29. Weight in Grams: 912. . 2014. 1st Edition. Hardcover. . . . . Nº de ref. del artículo: V9781107057135
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Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms
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