Machine Learning in Data Processing (Hardcover)
Langue : anglais
Edité par Springer Nature Switzerland AG, Cham, 2026
- Livre relié
- Neuf
Vendeur : Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Etats-UnisGrand Eagle Retail
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Hardcover. Machine learning has become a cornerstone of modern data-driven science and technology. For mathematics students and researchers, understanding the mathematical foundations behind machine learning is essential, even if they never work directly with real-world datasets.This book provides a rigorous yet accessible introduction to the core mathematical ideas that underpin machine learning. Topics such as linear and nonlinear regression, regularization techniques, and the fundamentals of neural networks are explained in detail from a clear mathematical perspective.Unlike many existing texts that emphasize coding and practical implementation, this book focuses on theoretical results and conceptual understanding. It is designed for readers who want to grasp the mathematics behind machine learning without writing code.Who should read this book?Mathematics students and researchers interested in machine learning but with little programming experience.Scientists and engineers who have applied machine learning in practice and now seek a deeper understanding of its mathematical foundations. tab-stops: list .5in;">Scientists and engineers who have applied machine learning in practice and now seek a deeper understanding of its mathematical foundations. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de réf. du vendeur 9783032208545
- Titre
- Machine Learning in Data Processing (Hardcover)
- Auteur
- Xiang-Sheng Wang
- Éditeur
- Springer Nature Switzerland AG, Cham
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- new
- Reliure
- Hardcover
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3032208548
- ISBN à 13 chiffres
- 9783032208545
- Mathematics students and researchers interested in machine learning but with little programming experience.
- Scientists and engineers who have applied machine learning in practice and now seek a deeper understanding of its mathematical foundations.
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À propos de l’auteur
Dr. Chisheng Wang received the B.S. degree from Beijing Normal University, Beijing, China, the M.S. degree from the Institute of Remote Sensing Applications, Chinese Academy of Sciences, Beijing, and the Ph.D. degree from the Department of Land Surveying and Geo-Informatics, The Hong Kong Polytechnic University, Kowloon, Hong Kong. He is currently a Professor in the Department of Urban Informatics, School of Architecture & Urban Planning, Shenzhen University, Shenzhen, Guangdong, China. His research interests include image processing and remote sensing applications.
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