Математические основы машинного обучения и прогнозирования

Вьюгин В.В.

Тип: PDF
Категория: НАУКА И УЧЕБА

Скачать

Купить

Книга предназначена для первоначального знакомства с математическими основами современной теории машинного обучения (Machine Learning) и теории игр с предсказаниями. В первой части излагаются основы статистической теории машинного обучения, рассматриваются задачи классификации и регрессии с опорными векторами, теория обобщения и алгоритмы построения разделяющих гиперплоскостей. Во второй и третьей частях рассматриваются задачи адаптивного прогнозирования в нестохастических теоретико-игровой и сравнительной постановках: предсказания с использованием экспертных стратегий (Prediction with Expert Advice) и игры с предсказаниями. Для студентов и аспирантов, специализирующихся в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Другие файлы:

Механизм вероятностного прогнозирования в процессе аудирования
Психологические основы обучения аудированию, основные аудитивные умения. Виды прогнозирования смысловой структуры текста: прогнозирование на предтекст...

Теоретические основы прогнозирования спроса на товары
Сущность экономического прогнозирования, характеристика основных форм предвидения. Предвидение внутренних и внешних условий деятельности. Виды прогноз...

Многофакторные экономико-математические модели прогнозирования инфляции
Многофакторные модели прогнозирования. Расчет параметров уравнений по отклонениям. Общий вид многофакторной модели прогнозирования инфляции. Факторы,...

Статистические методы прогнозирования
Эта книга о статистических методах, применяемых при прогнозировании экономических показателей. Автор рассматривает пути использования трендов и регрес...

Теоретические основы конструирования, технологии и надежности ЭВА
Излагаются основы теории и математические подходы при постановке и решении задач конструирования, технологии и оценке показателей надежности ЭВА. Расс...