Descripción
Machine Learning: An Applied Mathematics Introduction cubre las matemáticas esenciales detrás de todos los siguientes temas
- K Vecinos más cercanos
- K Agrupamiento de medias
- Clasificador Naive Bayes
- Métodos de regresión
- Máquinas de soporte vectorial
- Mapas autoorganizados
- Árboles de decisión
- Redes neuronales
- Aprendizaje por refuerzo
El libro incluye muchos ejemplos del mundo real de una variedad de campos, incluyendo
- finanzas (modelado de volatilidad)
- economía (tasas de interés, inflación y PIB)
- política (clasificación de políticos según sus registros de votación y uso de discursos para determinar si un político es de izquierda o de derecha)
- biología (reconocimiento de variedades de flores y uso de alturas y pesos de adultos para determinar el género)
- sociología (clasificación de ubicaciones según las estadísticas de delincuencia)
- juegos de azar (máquinas tragamonedas y Blackjack)
- negocios (clasificación de los miembros de su propio sitio web para ver quién se suscribirá a su revista)
Paul Wilmott aporta tres décadas de experiencia en educación matemática, y su estilo inimitable, a los temas más candentes. Este libro es una introducción accesible para cualquiera que quiera comprender los fundamentos pero que también quiera "ir al grano sin tener que comer demasiadas verduras".
Autor: Paul Wilmott
Editorial: Panda Ohana Publishing
Publicado: 20/05/2019
Páginas: 242
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0,76 libras
Tamaño: 9,21h x 6,14w x 0,51d
ISBN13: 9781916081604
ISBN10: 1916081606
Categorías BISAC:
- Matemáticas | General