Математические основы теории машинного обучения и прогнозирования

Предназначено для первоначального знакомства с математическими основами современной теории машинного обучения (Machine Learning) и теории игр на предсказания. В первой части излагаются основы статистической теории машинного обучения, рассматриваются задачи классификации и регрессии с опорными векторами, теория обобщения и алгоритмы построения разделяющих гиперплоскостей. Во второй и третьей частях рассматриваются задачи адаптивного прогнозирования в нестохастических теоретико-игровой и сравнительной постановках: игры с предсказаниями и предсказания с использованием экспертных стратегий (Prediction with Expert Advice). Для студентов и аспирантов, специализирующихся в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Вьюгин В.В. Математические основы теории машинного обучения и прогнозирования / В.В. Вьюгин. - Москва : МЦНМО, 2013. - 390 с. - ISBN 978-5-4439-0111-4. - URL: http://m.ibooks.ru/bookshelf/364139/reading (дата обращения: 27.07.2025). - Текст: электронный.