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Sparse Estimation with Math and Python
Joe Suzuki (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
The most crucial ability for machine learning and data science is mathematical logic for grasping their essence rather than knowledge and experience. This textbook approaches the essence of sparse estimation by considering math problems and building Python programs. Each chapter introduces the notion of sparsity and provides procedures followed by mathematical derivations and source programs with… examples of execution. To maximize readers’ insights into sparsity, mathematical proofs are presented for almost all propositions, and programs are described without depending on any packages. The book is carefully organized to provide the solutions to the exercises in each chapter so that readers can solve the total of 100 exercises by simply following the contents of each chapter. This textbook is suitable for an undergraduate or graduate course consisting of about 15 lectures (90 mins each). Written in an easy-to-follow and self-contained style, this book will also be perfect material for independent learning by data scientists, machine learning engineers, and researchers interested in linear regression, generalized linear lasso, group lasso, fused lasso, graphical models, matrix decomposition, and multivariate analysis. This book is one of a series of textbooks in machine learning by the same Author. Other titles are: Statistical Learning with Math and R (https://www.springer.com/gp/book/9789811575679) Statistical Learning with Math and Pyth (https://www.springer.com/gp/book/9789811578762) Sparse Estimation with Math and R 40,65 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
31.10.2021
Sprache
Englisch
EAN
9789811614378
Herausgeber
Springer Singapore
Sonderedition
Nein
Autor
Joe Suzuki
Seitenanzahl
246
Auflage
1
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
100 Exercises for Building Logic
Schlagwörter
Machine Learning, Sparse Estimation, Linear Regression, Generalized Linear Lasso, Group Lasso, Fused Lasso, Graphical Models, Matrix Decomposition, Multivariate Analysis
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz
UYQM - Maschinelles Lernen
UN - Datenbanken
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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