Machine Learning A Quantitative Approach
Idioma: inglés
Editorial: Perfmath, 2018
- Tapa blanda
- Usado

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- Título
- Machine Learning A Quantitative Approach
- Autor
- Henry H Liu
- Editorial
- Perfmath
- Año de publicación
- 2018
- Estado
- Very Good+
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1986487520
- ISBN 13
- 9781986487528
- Edición
- No Edition Stated.
Machine learning is a newly-reinvigorated field. It promises to foster many technological advances that may improve the quality of our lives significantly, from the use of the latest, popular, high-gear gadgets such as smartphones, home devices, TVs, game consoles and even self-driving cars, and so on. Of course, for all of us in the circles of high education, academic research and various industrial fields, it offers more challenges and more opportunities.
Whether you are a CS student taking a machine learning class or a scientist or an engineer entering the field of machine learning, this text helps you get up to speed with machine learning quickly and systematically. By adopting a quantitative approach, you will be able to grasp many of the machine learning core concepts, algorithms, models, methodologies, strategies and best practices within a minimal amount of time. Throughout the text, you will be provided with proper textual explanations and graphical exhibitions augmented not only with relevant mathematics for its rigor, conciseness, and necessity but also with high-quality examples.
The text encourages you to take a hands-on approach while grasping all rigorous, necessary mathematical underpinnings behind various ML models. Specifically, this text helps you:
- Understand what problems machine learning can help solve
- Understand various machine learning models, with the strengths and limitations of each model
- Understand how various major machine learning algorithms work behind the scene so that you would be able to optimize, tune, and size various models more effectively and efficiently
- Understand a few state-of-the-art neural network architectures such as Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), and Autoencoders (AEs), and so on
- More importantly, you can learn how to train and run practically usable deep learning models on macOS and Linux-based instances with GPUs
Solutions to exercises are also provided to help you self-check your self-paced learning.
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Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Deberá devolver los bienes o entregarlos a True Oak Books, Highland, New York, U.S.A., sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
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