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Machine Learning Refined(양장본 HardCover) [양장]

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목차

Preface
Acknowledgements

1. Introduction to Machine Learning

Part 1. Mathematical Optimization

2. Zero-Order Optimization Techniques
3. First-Order Optimization Techniques
4. Second-Order Optimization Techniques

Part 2. Linear Learning

5. Linear Regression
6. Linear Two-Class Classification
7. Linear Multi-Class Classification
8. Linear Unsupervised Learning
9. Feature Engineering and Selection

Part 3. Nonlinear Learning

10. Principles of Nonlinear Feature Engineering
11. Principles of Feature Learning
12. Kernel Methods
13. Fully Connected Neural Networks
14. Tree-Based Learners

Part 4. Appendices

Appendix A. Advanced First- and Second-Order Optimization Methods
Appendix B. Derivatives and Automatic Differentiation
Appendix C. Linear Algebra

References
Index

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