Soporte para aprender fácilmente Máquina vectorial / 孝廣 Tamura

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Ciencia de la información
Los fundamentos y las bases de la teoría y la práctica de las máquinas vectoriales de soporte se pueden aprender en este libro! Las máquinas vectoriales de soporte son conocidas por ser modelos potentes y flexibles en diversos aspectos del aprendizaje automático, como la clasificación de datos, la regresión y la detección de valores atípicos. Su algoritmo es intuitivo y no tiene ambigüedades matemáticas. Por lo tanto, es un método poderoso a la luz de los criterios de evaluación del modelo de "interpretabilidad del aprendizaje automático", que ha atraído la atención en los últimos años. Por lo tanto, es fácil utilizar los resultados de la investigación en ciencias naturales, economía, etc. y el conocimiento práctico de las reglas empíricas en el modelo. Este libro desarrolla suavemente el marco teórico de las máquinas vectoriales de soporte de las matemáticas de nivel de secundaria y presenta ejemplos fáciles de implementar en Python. Además, aunque el método del núcleo utilizado en las máquinas vectoriales de soporte no lineales de importancia para la aplicación es matemáticamente avanzado, explica las matemáticas de una manera fácil de entender a través de ilustraciones y ejemplos numéricos específicos.