Mathematical analysis for machine learning and data mining / Dan Simovici, University of Massachusetts, Boston, USA.

Por: Simovici, Dan A [,autor]Tipo de material: TextoTextoEditor: New Jersey : World Scientific, [2018]Descripción: xv, 968 páginasTipo de contenido: text Tipo de medio: unmediated Tipo de portador: volumeISBN: 9789813229686 (hc : alk. paper)Tema(s): INTELIGENCIA ARTIFICIAL -- MATEMATICAS | BASES DE DATOS EN MINERIA -- MATEMATICASClasificación CDD: 006.3
Contenidos:
Part I.- Set-theoretical and algebraic preliminaries. 1.- Preliminaries -- 2.- Linear spaces -- 3.- Algebra of convex sets. Part II.- Topology. 4.- Topology -- 5.- Metric space topologies -- 6.- Topological linear spaces. Part III.- Measure and integration. 7.- Measurable spaces and measures -- 8.- Integration. Part IV.- Functional analysis and convexity. 9.- Banach spaces -- 10.- Differentiability of functions defined on normed spaces -- 11.- Hilbert spaces. Part V.- Applications. 13.- Optimization -- 14.- Iterative algorithms -- 15.- Neural networks -- 16.- Regression -- 17.- Support vector mechines.-
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Part I.- Set-theoretical and algebraic preliminaries.
1.- Preliminaries -- 2.- Linear spaces -- 3.- Algebra of convex sets.
Part II.- Topology.
4.- Topology -- 5.- Metric space topologies -- 6.- Topological linear spaces.
Part III.- Measure and integration.
7.- Measurable spaces and measures -- 8.- Integration.
Part IV.- Functional analysis and convexity.
9.- Banach spaces -- 10.- Differentiability of functions defined on normed spaces -- 11.- Hilbert spaces.
Part V.- Applications.
13.- Optimization -- 14.- Iterative algorithms -- 15.- Neural networks -- 16.- Regression -- 17.- Support vector mechines.-