Libro: Álgebra Lineal Y Optimización Para El Aprendizaje Aut

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PRODUCTO: Libro: Linear Algebra and Optimization for Machine Learning: A Textbook

DESCRIPCION:
Este libro de texto presenta el álgebra lineal y la optimización en el contexto del aprendizaje automático. A lo largo del libro se proporcionan ejemplos y ejercicios. Un manual de solución para los ejercicios al final de cada capítulo está disponible para los profesores. Este libro de texto está dirigido a estudiantes y profesores de posgrado en informática, matemáticas y ciencia de datos. Los estudiantes universitarios avanzados también pueden utilizar este libro de texto. Los capítulos de este libro de texto están organizados de la siguiente manera:
1. Álgebra lineal y sus Los capítulos se centran en los conceptos básicos del álgebra lineal junto con su descomposición de valores comunes a singulares, factorización matricial, matrices de similitud (métodos del núcleo) y análisis de gráficos. Se han utilizado numerosos aprendizajes automáticos como ejemplos, como la agrupación espectral, la clasificación basada en kernel y la detección de valores atípicos. La estrecha integración de los métodos de álgebra lineal con ejemplos de aprendizaje automático diferencia este libro de los volúmenes genéricos sobre álgebra lineal. La atención se centra claramente en los aspectos más relevantes del álgebra lineal para el aprendizaje automático y en enseñar a los lectores cómo utilizar estos conceptos.

2. Optimización y sus consecuencias Gran parte del aprendizaje automático se plantea como un problema de optimización en el que intentamos maximizar la precisión de los modelos de regresi...



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