Machine Learning for Engineers: Principles and Algorithms through Signal Processing and Information Theory

Эта книга представляет собой самостоятельное введение в машинное обучение, разработанное специально для инженеров. Она вооружает студентов и исследователей всем необходимым для применения принципов и алгоритмов машинного обучения к реальным инженерным задачам.

Особое внимание уделяется связям между оценкой, обнаружением, теорией информации и оптимизацией. Книга включает доступный обзор взаимосвязей между машинным обучением и обработкой сигналов, что создает прочную основу для дальнейшего изучения.

Автор ясно объясняет различия между современными методами машинного обучения и традиционными подходами, основанными на моделях, что позволяет читателям делать обоснованный выбор техник. Демонстрируются связи между информационно-теоретическими концепциями и их практической инженерной значимостью.

Книга содержит воспроизводимые примеры с использованием MATLAB®, что позволяет проводить практические эксперименты. Предполагается только базовое понимание вероятности и линейной алгебры. Издание сопровождается слайдами лекций и решениями для преподавателей.