MARC details
000 -CABECERA |
campo de control de longitud fija |
02334nam a22002657a 4500 |
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
campo de control |
UAHC |
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
campo de control |
20250627135856.0 |
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
campo de control de longitud fija |
250627s2020 -uk|||| |||| 00| 0 eng d |
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
Número Internacional Estándar del Libro |
9781108455145 |
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
Centro catalogador/agencia de origen |
UAHC |
Centro/agencia transcriptor |
UAHC |
082 ## - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY |
Número de clasificación |
006.31 |
Número de documento/Ítem |
D325 |
100 ## - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
Nombre de persona |
Deisenroth, Marc Peter |
9 (RLIN) |
21745 |
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
Título |
Mathematics for machine learning |
Mención de responsabilidad, etc. |
Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong. |
260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. |
Lugar de publicación, distribución, etc. |
Cambridge : |
Nombre del editor, distribuidor, etc. |
Cambridge University Press, |
Fecha de publicación, distribución, etc. |
2020. |
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
Extensión |
371 páginas. |
505 ## - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
Nota de contenido con formato |
1. Introduction and motivation -- 2. Linear algebra -- 3. Analytic geometry -- 4. Matrix decompositions -- 5. Vector calculus -- 6. Probability and distribution -- 7. Optimization -- 8. When models meet data -- 9. Linear regression -- 10. Dimensionality reduction with principal component analysis -- 11. Density estimation with Gaussian mixture models -- 12. Classification with support vector machines.<br/> |
520 ## - SUMARIO, ETC. |
Sumario, etc. |
The fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. These topics are traditionally taught in disparate courses, making it hard for data science or computer science students, or professionals, to efficiently learn the mathematics. This self-contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites. It uses these concepts to derive four central machine learning methods: linear regression, principal component analysis, Gaussian mixture models and support vector machines. For students and others with a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts. For those learning the mathematics for the first time, the methods help build intuition and practical experience with applying mathematical concepts. Every chapter includes worked examples and exercises to test understanding. Programming tutorials are offered on the book's web site. |
650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Aprendizaje automático |
9 (RLIN) |
21744 |
650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Aprendizaje automático |
Subdivisión general |
Matemáticas |
9 (RLIN) |
21748 |
650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Matemáticas |
9 (RLIN) |
535 |
700 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
Nombre de persona |
Faisal, A. Aldo |
9 (RLIN) |
21746 |
Término indicativo de función/relación |
autor |
700 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
Nombre de persona |
Ong, Cheng Soon |
9 (RLIN) |
21747 |
Término indicativo de función/relación |
autor |
900 ## - ELEMENTOS DE DATOS A LOCAL, LDA (RLIN) |
Nombre de persona |
006.31 DEI |
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Dewey Decimal Classification |
Tipo de ítem Koha |
Libro |