Книга "Optimization and Machine Learning" Патрика Сиарри - это руководство для тех, кто хочет лучше понимать и использовать алгоритмы оптимизации и машинного обучения, которые лежат в основе многих современных технологий.
Автор начинает с базовых понятий оптимизации и алгоритмов оптимизации. Он объясняет основные концепции, такие как градиентный спуск, методы покоординатного спуска и методы разбиения пространства. Затем он переходит к машинному обучению, включая основы линейной регрессии, логистической регрессии и метода опорных векторов.
В книге представлены многие алгоритмы машинного обучения, такие как наивный Байесовский классификатор, алгоритм линейного регрессионного анализа, SVM. Большое внимание уделено анализу данных, таким как выбор функций, контроль качества, оценка параметров и прогнозирование временных рядов.
Основная цель книги состоит в том, чтобы помочь читателям понять основные концепции и получить представление о применении алгоритмов оптимизации и машинного обучения в различных приложениях, таких как медицинская диагностика, финансовый анализ, анализ данных социальных сетей.
Книга "Оптимизация и машинное обучение" рекомендуется для всех, кто стремится стать экспертом в области машинного обучения и оптимизировать сложные задачи. Она является отличной отправной точкой для студентов и профессиональных исследователей, которые хотят улучшить свои знания и навыки в этой области.
В этой мошной книге Патрика Сиарри рассматриваются вопросы одновременно двух наук – оптимизации и машинного обучения. Благодаря этому вы не только систематизируете свои знания и приобретёте новые, но и сможете дополнить ими созданную вами математическую модель или работающий алгоритм. Обо всём этом подробно, ясно и понятно вы узнаете из данной книги в трёх частях, включающих 40 глав: Часть 1. Основы управления запасами и распределения. Часть 2. Критерии оптимизации в задачах и алгоритмах. Часть 3. Оптимизация процессов и систем машинного обучения. Автор на конкретных примерах, снабжая их математическими формулировками и детальной проработкой алгоритмов, показывает, как связано одно с другим, и как это применять на практике. Если перед вами стоит задача создания математической модели для управления ресурсами, прогнозирования различных процессов, оптимизации производственных систем либо просто для получения новых знаний в этих вопросах, то эта книга для вас. В первую очередь она будет полезна тем, кто уже имеет высшее образование, а также научным работникам, аспирантам, переходящим на старшие курсы обучения, специалистам-практикам, менеджерам компаний и просто интересующимся математикой и вычислительной техникой людям.
#программы
