Датне машинне навчання. Введення. Кевін П. Мерфі

Даний класичний том містить ґрунтовне сучасне введення в машинне навчання (включаючи глибоке навчання), що розглядається крізь об’єднуючу призму імовірнісного моделювання та байєсівської теорії прийняття рішень. Включено базовий математичний апарат (у т. ч. елементи лінійної алгебри та теорії оптимізації), основи навчання з учителем (включаючи лінійну та логістичну регресію та глибокі нейронні мережі), а також більш складні теми (в т. ч. перенесення навчання та навчання без вчителі). Вправи в кінці розділів допоможуть читачам застосувати отримані знання, а в додатку є зведення позначень, що використовуються.

В основу видання лягла книга Кевіна Мерфі, що вийшла в 2012 році «Machine Learning: A Probabilistic Perspective». Однак це абсолютно нова робота, що відображає багато здобутків, що відбулися в цій галузі за останні 10 років.