📚 Бесплатный учебник по теории игр - 578 страниц
Game Theory от Giacomo Bonanno — большой open-source учебник по некооперативной теории игр.
Внутри:
* основы теории игр и стратегического взаимодействия;
* равновесия и принятие решений;
* 165 задач с решениями;
* 163 иллюстрации;
* материал на стыке математики, экономики и Computer Science.
Хорошая база для тех, кто занимается ML, Multi-Agent Systems, математикой и алгоритмами.
📖 Скачать PDF: https://arxiv.org/pdf/1512.06808
#GameTheory #Mathematics #Statistics #Probability #MachineLearning
Game Theory от Giacomo Bonanno — большой open-source учебник по некооперативной теории игр.
Внутри:
* основы теории игр и стратегического взаимодействия;
* равновесия и принятие решений;
* 165 задач с решениями;
* 163 иллюстрации;
* материал на стыке математики, экономики и Computer Science.
Хорошая база для тех, кто занимается ML, Multi-Agent Systems, математикой и алгоритмами.
📖 Скачать PDF: https://arxiv.org/pdf/1512.06808
#GameTheory #Mathematics #Statistics #Probability #MachineLearning
Forwarded from 📚Python Books
📚 Бесплатный 348-страничный учебник по Machine Learning для инженеров и исследователей
Machine Learning: A First Course for Engineers and Scientists - полноценная книга от Cambridge University Press, которую авторы бесплатно выложили в виде pre-publication PDF для личного использования.
Внутри:
* supervised learning, k-NN и decision trees
* linear/logistic regression и regularization
* neural networks и deep learning
* random forests, boosting и kernels
* Bayesian methods и Gaussian Processes
* generative models и unsupervised learning
* оценка качества, practical ML и ethics
Хороший вариант, если хочется не просто запускать
PDF:
https://smlbook.org/book/sml-book-draft-latest.pdf
#DataScience #MachineLearning #ML #Mathematics #Algorithms
Machine Learning: A First Course for Engineers and Scientists - полноценная книга от Cambridge University Press, которую авторы бесплатно выложили в виде pre-publication PDF для личного использования.
Внутри:
* supervised learning, k-NN и decision trees
* linear/logistic regression и regularization
* neural networks и deep learning
* random forests, boosting и kernels
* Bayesian methods и Gaussian Processes
* generative models и unsupervised learning
* оценка качества, practical ML и ethics
Хороший вариант, если хочется не просто запускать
fit(), а реально понять математику и инженерную логику ML.PDF:
https://smlbook.org/book/sml-book-draft-latest.pdf
#DataScience #MachineLearning #ML #Mathematics #Algorithms