Machine Learning

Diese kohärente Einführung in das maschinelle Lernen richtet sich an Leser mit einem Hintergrund in grundlegender linearer Algebra, Statistik, Wahrscheinlichkeit und Programmierung und eignet sich für fortgeschrittene Bachelor- oder Masterkurse. Sie behandelt die Theorie und Praxis grundlegender und fortgeschrittener Methoden wie Deep Learning, Gausssche Prozesse, Random Forests, Support Vector Machines und Boosting.