Book Description: 'Algorithmic Foundations of Machine Learning' by Yevgeny Dorkin and Alexey Samsonov provides a comprehensive overview of the mathematical foundations of machine learning, focusing on the algorithmic aspects of the field. The authors present a systematic approach to understanding the fundamental principles of machine learning, including linear algebra, probability theory, and statistical inference. They also discuss the limitations and challenges of current machine learning techniques and outline potential future research directions. The book is written at an advanced level, making it suitable for researchers and graduate students in computer science and related fields. Long Description: The book 'Algorithmic Foundations of Machine Learning' by Yevgeny Dorkin and Alexey Samsonov offers a thorough examination of the mathematical underpinnings of machine learning, emphasizing the algorithmic facets of the discipline. The authors present a systematic strategy for grasping the basic tenets of machine learning, encompassing linear algebra, probability theory, and statistical inference. They delve into the constraints and difficulties of contemporary machine learning methods and highlight possible avenues for future study. The book is composed for advanced learners and experts in computer science and associated disciplines. The book begins with an introduction to the fundamentals of machine learning, covering the history of the field, its applications, and the various approaches to understanding machine learning algorithms. The authors then delve into the mathematical foundations of machine learning, exploring linear algebra, probability theory, and statistical inference in detail.

'Algorithmic Foundations of Machine arning'by Evgeny Dorkin and Alexey Samsonov provides a comprehensive overview of the mathematical foundations of machine learning, focusing on the algorithmic aspects of the field. Авторы представляют системный подход к пониманию фундаментальных принципов машинного обучения, включая линейную алгебру, теорию вероятностей и статистический вывод. Они также обсуждают ограничения и проблемы современных методов машинного обучения и обрисовывают в общих чертах потенциальные будущие направления исследований. Книга написана на продвинутом уровне, что делает её подходящей для исследователей и аспирантов в области информатики и смежных областях. Подробное описание: Книга «Алгоритмические основы машинного обучения» Евгения Доркина и Алексея Самсонова предлагает тщательное изучение математических основ машинного обучения, подчеркивая алгоритмические грани дисциплины. Авторы представляют систематическую стратегию для понимания основных принципов машинного обучения, охватывающую линейную алгебру, теорию вероятностей и статистический вывод. Они углубляются в ограничения и трудности современных методов машинного обучения и выделяют возможные пути для будущего изучения. Книга составлена для продвинутых учеников и экспертов в области информатики и смежных дисциплин. Книга начинается с введения в основы машинного обучения, охватывающего историю области, её применения и различные подходы к пониманию алгоритмов машинного обучения. Затем авторы углубляются в математические основы машинного обучения, подробно исследуя линейную алгебру, теорию вероятностей и статистический вывод.

'Algorithmic Foundations of Machine arning'by Evgeny Dorkin and Alexey Samsonov provides a comprehensive overview of the mathematical foundations of machine learning, focusing on the algorithmic aspects of the field. Gli autori presentano un approccio sistemico per comprendere i principi fondamentali dell'apprendimento automatico, tra cui l'algebra lineare, la teoria delle probabilità e la conclusione statistica. Discutono anche le limitazioni e i problemi dei moderni metodi di apprendimento automatico e tracciano in generale i potenziali percorsi di ricerca futuri. Il libro è stato scritto a un livello avanzato che lo rende adatto a ricercatori e laureati nel campo dell'informatica e delle aree correlate. Descrizione dettagliata: Il libro «Basi algoritmiche per l'apprendimento automatico» di Evgeny Dorkin e Alexei Samonov offre uno studio approfondito delle basi matematiche dell'apprendimento automatico, sottolineando le facce algoritmiche della disciplina. Gli autori presentano una strategia sistematica per comprendere i principi fondamentali dell'apprendimento automatico che comprende algebra lineare, teoria delle probabilità e conclusione statistica. approfondiscono nei limiti e nelle difficoltà dei moderni metodi di apprendimento automatico e evidenziano le possibili strade per lo studio futuro. Il libro è composto da studenti avanzati ed esperti di informatica e discipline correlate. Il libro inizia con l'introduzione alla base dell'apprendimento automatico, che comprende la storia del campo, le sue applicazioni e diversi approcci per comprendere gli algoritmi di apprendimento automatico. Poi gli autori approfondiscono le basi matematiche dell'apprendimento automatico, esplorando in dettaglio l'algebra lineare, la teoria delle probabilità e la conclusione statistica.

''