
Mathematics of Machine Learning - Book - Mathematics of Machine Learning: Master linear algebra, calculus, and probability for machine learning
Produktbeschreibung
Dieses Buch konzentriert sich darauf, die mathematischen Grundlagen zu stärken, die hinter maschinellen Lernverfahren stehen. Es behandelt lineare Algebra, Analysis (insbesondere Ableitungen und Integrale) sowie Wahrscheinlichkeitsrechnung als zentrale Bausteine für Modelle, Optimierung und statistische Inferenz. Der Text zielt darauf ab, Konzepte verständlich zu erklären und deren Anwendung auf typische ML-Aufgaben wie Modellbewertung, Regularisierung und Lernalgorithmen nachvollziehbar zu machen. Leserinnen und Leser erhalten theoretische Werkzeuge ergänzt durch Beispiele, die helfen, mathematische Prinzipien in praxisnahen ML-Szenarien anzuwenden.
| Themenbereiche | Lineare Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeit |
| Zielgruppe | Lesende mit Interesse an mathematischen Grundlagen für ML |
| Anwendungsfokus | Theoretische Konzepte mit Fokus auf ML-Modelle und Optimierung |
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