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

Obsah knihy:

Najdôležitejšou schopnosťou pre strojové učenie a vedu o údajoch je matematická logika na pochopenie ich podstaty, a nie vedomosti a skúsenosti. Táto učebnica približuje podstatu riedkeho odhadu prostredníctvom uvažovania o matematických problémoch a zostavovania programov v jazyku R.

Každá kapitola uvádza pojem riedkosti a poskytuje postupy, po ktorých nasledujú matematické odvodenia a zdrojové programy s príkladmi vykonávania. Aby čitatelia čo najviac prenikli do problematiky riedkosti, takmer pre všetky tvrdenia sú uvedené matematické dôkazy a programy sú opísané bez závislosti od akýchkoľvek balíkov. Kniha je starostlivo usporiadaná tak, aby poskytovala riešenia úloh v každej kapitole, takže čitatelia môžu vyriešiť celkovo 100 úloh jednoduchým sledovaním obsahu každej kapitoly.

Táto učebnica je vhodná pre bakalársky alebo magisterský kurz pozostávajúci z približne 15 prednášok (každá v trvaní 90 minút). Táto kniha, napísaná zrozumiteľným a samostatným štýlom, bude tiež ideálnym materiálom na samostatné štúdium pre dátových vedcov, inžinierov strojového učenia a výskumníkov, ktorí sa zaujímajú o lineárnu regresiu, zovšeobecnené lineárne lasso, skupinové lasso, fúzované lasso, grafické modely, rozklad matíc a viacrozmernú analýzu.

Táto kniha je jednou zo série učebníc strojového učenia od toho istého autora. Ďalšie tituly sú:

- 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 (Riedke odhady s matematikou a Pythonom).