Titlul original:
Sparse Estimation with Math and R: 100 Exercises for Building Logic
Conținutul cărții:
Cea mai importantă abilitate pentru învățarea automată și știința datelor este logica matematică pentru a înțelege esența lor, mai degrabă decât cunoștințele și experiența. Acest manual abordează esența estimării sparse prin considerarea problemelor matematice și construirea de programe R.
Fiecare capitol introduce noțiunea de sparsity și oferă proceduri urmate de derivări matematice și programe sursă cu exemple de execuție. Pentru a maximiza percepția cititorilor asupra sparsității, sunt prezentate dovezi matematice pentru aproape toate propozițiile, iar programele sunt descrise fără a depinde de niciun pachet. Cartea este atent organizată pentru a oferi soluțiile la exercițiile din fiecare capitol, astfel încât cititorii să poată rezolva totalul de 100 de exerciții prin simpla urmărire a conținutului fiecărui capitol.
Acest manual este potrivit pentru un curs universitar sau postuniversitar format din aproximativ 15 prelegeri (90 min fiecare). Scrisă într-un stil ușor de urmat și de sine stătător, această carte va fi, de asemenea, un material perfect pentru învățarea independentă de către oamenii de știință de date, inginerii de învățare automată și cercetătorii interesați de regresia liniară, lasso liniar generalizat, lasso de grup, lasso fuzionat, modele grafice, descompunerea matricei și analiza multivariată.
Această carte face parte dintr-o serie de manuale de învățare automată scrise de același autor. Alte titluri sunt:
- Învățarea statistică cu matematica și R (https: //www.springer.com/gp/book/9789811575679)
- Învățarea statistică cu matematica și Python (https: //www.springer.com/gp/book/9789811578762)
- Sparse Estimation with Math and Python.
