Machine Learning in Data Processing
Machine learning has become a cornerstone of modern data-driven science and technology. For mathematics students and researchers, understanding the mathematical foundations behind machine learning is essential, even if they never work directly with real-world datasets. This book provides a rigorous yet accessible introduction to the core mathematical ideas that underpin machine learning. Topics such as linear and nonlinear regression, regularization techniques, and the fundamentals of neural networks are explained in detail from a clear mathematical perspective. Unlike many existing texts that emphasize coding and practical implementation, this book focuses on theoretical results and conceptual understanding. It is designed for readers who want to grasp the mathematics behind machine learning without writing code. Who should read this book? Mathematics students and researchers interested in machine learning but with little programming experience. Scientists and engineers who have applied machine learning in practice and now seek a deeper understanding of its mathematical foundations.
-
Autore:
-
Anno edizione:2026
-
Editore:
-
Formato:
-
Lingua:Inglese
Formato:
Gli eBook venduti da Feltrinelli.it sono in formato ePub e possono essere protetti da Adobe DRM. In caso di download di un file protetto da DRM si otterrà un file in formato .acs, (Adobe Content Server Message), che dovrà essere aperto tramite Adobe Digital Editions e autorizzato tramite un account Adobe, prima di poter essere letto su pc o trasferito su dispositivi compatibili.
Cloud:
Gli eBook venduti da Feltrinelli.it sono sincronizzati automaticamente su tutti i client di lettura Kobo successivamente all’acquisto. Grazie al Cloud Kobo i progressi di lettura, le note, le evidenziazioni vengono salvati e sincronizzati automaticamente su tutti i dispositivi e le APP di lettura Kobo utilizzati per la lettura.
Clicca qui per sapere come scaricare gli ebook utilizzando un pc con sistema operativo Windows