Методы опорных векторов

Фундаментальные алгоритмы интеллектуального анализа данных и машинного обучения лежат в основе науки о данных и используют автоматизированные методы анализа закономерностей и моделей для данных всех типов в приложениях, охватывающих широкий спектр задач — от научных открытий до бизнес-аналитики. Этот учебник, предназначенный для курсов старших курсов бакалавриата и магистратуры, содержит всесторонний и углублённый обзор интеллектуального анализа данных, машинного обучения и статистики и предлагает надёжное руководство для студентов, исследователей и практиков. В книге изложены основы анализа данных, поиска закономерностей, кластеризации, классификации и регрессии с акцентом на алгоритмы и лежащие в их основе алгебраические, геометрические и вероятностные концепции. Новым во втором издании является целая часть, посвящённая методам регрессии, включая нейронные сети и глубокое обучение.