The most crucial ability for machine learning and data science is mathematical logic for grasping their essence rather than relying on knowledge or experience. This textbook addresses the fundamentals of kernel methods for machine learning by considering relevant math problems and building R programs. The book’s main features are as follows: The content is written in an easy-to-follow and

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Produktinformationen

Technische Daten

Erscheinungsdatum

04.05.2022

Sprache

Englisch

EAN

9789811903977

Herausgeber

Springer Singapore

Sonderedition

Nein

Autor

Joe Suzuki

Seitenanzahl

196

Einbandart

Broschiert

Buch Untertitel

100 Exercises for Building Logic

Autorenporträt

Joe Suzuki is a professor of statistics at Osaka University, Japan. He has published more than 100 papers on graphical models and information theory.

Schlagwörter

Kernel, Bayesian Statitics, Hilbert space, reproducing kernel Hilbert space, RKHS, R

Thema-Inhalt

UYQ - Künstliche Intelligenz UYQM - Maschinelles Lernen PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik UN - Datenbanken

Höhe

235 mm

Breite

15.5 cm

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Kernel Methods for Machine Learning with Math and R

Joe Suzuki (Broschiert, Englisch)

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