Вьюгин В.В. Математические основы машинного обучения и прогнозирования Изд. 3, испр. и доп.

2022. 400 с. ISBN 978-5-4439-1704-7.

Мягкая обложка

Аннотация

Книга предназначена для первоначального знакомства с математическими основами современной теории машинного обучения (Machine Learning) и теории игр с предсказаниями. В первой части излагаются основы статистической теории машинного обучения, рассматриваются задачи классификации и регрессии с опорными векторами, теория обобщения и алгоритмы построения разделяющих гиперплоскостей. Во второй и третьей частях рассматриваются задачи... (Подробнее)

Об авторе

Вьюгин Владимир Вячеславович

Доктор физико-математических наук, профессор. Окончил механико-математический факультет МГУ имени М. В. Ломоносова по специальности «Математика» в 1971 г. В 1975 г. защитил в МГУ кандидатскую, а в 2001 г. — докторскую диссертацию в области физико-математических наук. С 1996 г. главный научный сотрудник в Институте проблем передачи информации РАН. Заведующий Лабораторией теории передачи информации и управления. Также преподает в Московском физико-техническом институте в должности профессора школы прикладной математики и информатики.

Научные интересы: приложения колмогоровской теории алгоритмической сложности к логическим основам теории вероятностей, математические основы машинного обучения и прогнозирования.