Stima sparsa con matematica e R: 100 esercizi per costruire la logica

Titolo originale:

Sparse Estimation with Math and R: 100 Exercises for Building Logic

Contenuto del libro:

L'abilità più cruciale per l'apprendimento automatico e la scienza dei dati è la logica matematica per coglierne l'essenza, piuttosto che la conoscenza e l'esperienza. Questo libro di testo si avvicina all'essenza della stima rada prendendo in considerazione problemi matematici e costruendo programmi R.

Ogni capitolo introduce la nozione di sparsità e fornisce procedure seguite da derivazioni matematiche e programmi sorgente con esempi di esecuzione. Per massimizzare la comprensione della sparsità da parte dei lettori, vengono presentate prove matematiche per quasi tutte le proposizioni e i programmi sono descritti senza dipendere da alcun pacchetto. Il libro è organizzato con cura per fornire le soluzioni agli esercizi di ogni capitolo, in modo che i lettori possano risolvere il totale di 100 esercizi seguendo semplicemente il contenuto di ogni capitolo.

Questo libro di testo è adatto a un corso di laurea o di specializzazione che consiste in circa 15 lezioni (90 minuti ciascuna). Scritto in uno stile facile da seguire e autonomo, questo libro sarà anche il materiale perfetto per l'apprendimento indipendente da parte di scienziati dei dati, ingegneri dell'apprendimento automatico e ricercatori interessati alla regressione lineare, al lazo lineare generalizzato, al lazo di gruppo, al lazo fuso, ai modelli grafici, alla decomposizione della matrice e all'analisi multivariata.

Questo libro fa parte di una serie di libri di testo sull'apprendimento automatico dello stesso autore. Gli altri titoli sono:

- Apprendimento statistico con matematica e R (https: //www.springer.com/gp/book/9789811575679)

- Apprendimento statistico con matematica e Python (https: //www.springer.com/gp/book/9789811578762)

- Stima sparsa con matematica e Python.