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 адаптивного прогнозирования в нестохастических теоретико-игровой и сравнительной постановках: предсказания с использованием экспертных стратегий и игры с предсказаниями.
Для студентов и аспирантов, специализирующихся в области машинного обучения и искусственного интеллекта.
Скачать книгу можно бесплатно по данной ссылке: Скачать
0 Комментарии