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  • Produktbild: Machine Learning for the Physical Sciences
  • Produktbild: Machine Learning for the Physical Sciences

Machine Learning for the Physical Sciences Fundamentals and Prototyping with Julia

Fr. 129.00

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

11.12.2023

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Raster, schwarz-weiss, Zeichnungen, schwarz-weiss, Tabellen, schwarz-weiss

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

288

Maße (L/B/H)

23.4/15.6/1.6 cm

Gewicht

394 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-239523-4

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

11.12.2023

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Raster, schwarz-weiss, Zeichnungen, schwarz-weiss, Tabellen, schwarz-weiss

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

288

Maße (L/B/H)

23.4/15.6/1.6 cm

Gewicht

394 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-239523-4

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  • Produktbild: Machine Learning for the Physical Sciences
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  • Chapter 1: Multivariate Calculus. Chapter 2: Probability Theory. Chapter 3: Dimensionality Reduction. Chapter 4: Cluster Analysis. Chapter 5: Vector Quantization Techniques. Chapter 6: Regression Models. Chapter 7: Classification. Chapter 8: Feedforward Networks. Chapter 9: Advanced Network Architectures. Chapter 10: Value Methods. Chapter 11: Gradient Methods. Chapter 12: Population-Based Metaheuristic Methods. Chapter 13: Local Search methods. Appendix A: Sufficient Statistic. Appendix B: Graphs. Appendix C: Sequential Minimization Optimization. Appendix D: Algorithmic Differentiation. Appendix E: Batch Normalizing Transform. Appendix F: Divergence of Two Gaussian Distributions. Appendix G: Continuous-time Bellman's Equation. Appendix H: Conjugate Gradient. Appendix I: Importance Sampling. References. Index.