Sparse Estimation with Math and R: 100 ćwiczeń na budowanie logiki

Oryginalny tytuł:

Sparse Estimation with Math and R: 100 Exercises for Building Logic

Zawartość książki:

Najważniejszą umiejętnością w uczeniu maszynowym i nauce o danych jest logika matematyczna, która pozwala zrozumieć ich istotę, a nie wiedza i doświadczenie. Niniejszy podręcznik przybliża istotę estymacji rzadkiej poprzez rozważanie problemów matematycznych i tworzenie programów w języku R. Każdy rozdział wprowadza pojęcie rzadkości.

Każdy rozdział wprowadza pojęcie rzadkości i przedstawia procedury, po których następują wyprowadzenia matematyczne i programy źródłowe z przykładami wykonania. Aby zmaksymalizować wgląd czytelników w rzadkość, dowody matematyczne są prezentowane dla prawie wszystkich twierdzeń, a programy są opisane bez zależności od jakichkolwiek pakietów. Książka jest starannie zorganizowana, aby zapewnić rozwiązania ćwiczeń w każdym rozdziale, tak aby czytelnicy mogli rozwiązać łącznie 100 ćwiczeń, po prostu śledząc zawartość każdego rozdziału.

Niniejszy podręcznik jest odpowiedni na kurs licencjacki lub magisterski składający się z około 15 wykładów (po 90 minut każdy). Napisana w łatwym do zrozumienia i samodzielnym stylu, książka ta będzie również doskonałym materiałem do samodzielnej nauki dla naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego i badaczy zainteresowanych regresją liniową, uogólnionym lasso liniowym, lasso grupowym, lasso połączonym, modelami graficznymi, dekompozycją macierzy i analizą wielowymiarową.

Ta książka jest jednym z serii podręczników uczenia maszynowego tego samego autora. Inne tytuły to:

- Statistical Learning with Math and R (https: //www.springer.com/gp/book/9789811575679)

- Statistical Learning with Math and Python (https: //www.springer.com/gp/book/9789811578762)

- Sparse Estimation with Math and Python.