Machine Learning with Julia An Algorithmic Exploration
74,99 €
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
17.04.2026
Abbildungen
XXIII, 126 illus., 110 illus. in color., schwarz-weiss Illustrationen, farbige Illustrationen
Verlag
Springer SingaporeSeitenzahl
422
Maße (L/B/H)
28,5/21,5/3 cm
Gewicht
1336 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Englisch
ISBN
978-981-9696-88-8
This textbook offers a comprehensive and accessible introduction to machine learning with the Julia programming language. It bridges mathematical theory and real-world practice, guiding readers through both foundational concepts and advanced algorithms. Covering topics from essential principles like Kullback–Leibler divergence and eigen-analysis to cutting-edge techniques such as deep transfer learning and differential privacy, each chapter delivers clear explanations and detailed algorithmic treatments. Sample code accompanies every major topic, enabling hands-on learning and faster implementation.
By leveraging Julia’s powerful machine learning ecosystem—including libraries such as Flux.jl, MLJ.jl, and more—this book empowers readers to build robust, state-of-the-art machine learning models.
Ideal for students, researchers, and professionals alike, this textbook is designed for those seeking a solid theoretical foundation in machine learning, along with deep algorithmic insight and practical problem-solving inspiration.
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