Вероятностное машинное обучение. Введение. Кэвин П. Мэрфи

Данный классический том содержит основательное современное введение в машинное обучение (включая глубокое обучение), рассматриваемое сквозь объединяющую призму вероятностного моделирования и теории принятия решений байесовской. Включены базовый математический аппарат (в т. ч. элементы линейной алгебры и теории оптимизации), основы обучения с учителем (включая линейную и логистическую регрессию и глубокие нейронные сети), а также более сложные темы (в т. ч. перенос обучения и обучение без учителя). Упражнения в конце разделов помогут читателям применить полученные знания, а в приложении есть свод используемых обозначений.

В основу издания легла книга Кевина Мерфи, вышедшая в 2012 году "Machine Learning: A Probabilistic Perspective". Однако это совершенно новая работа, отражающая многие достижения, произошедшие в этой области за последние 10 лет.