Description Harness the power of MATLAB to resolve a wide range of machine learning challenges.
This book provides a series of examples of technologies critical to machine learning.
Each example solves a real-world problem.
All code in MATLAB Machine Learning Recipes: A Problem-Solution Approach is executable.
The toolbox that the code uses provides a complete set of functions needed to implement all aspects of machine learning.
Authors Michael Paluszek and Stephanie Thomas show how all of these technologies allow the reader to build sophisticated applications to solve problems with pattern recognition, autonomous driving, expert systems, and much more.
What you'll learn: How to write code for machine learning, adaptive control and estimation using MATLABHow these three areas complement each other How these three areas are needed for robust machine learning applications How to use MATLAB graphics and visualization tools for machine learning How to code real world examples in MATLAB for major applications of machine learning in big data Who is this book for: The primary audiences are engineers, data scientists and students wanting a comprehensive and code cookbook rich in examples on machine learning using MATLAB.
About the Author Michael Paluszek is the co-author of MATLAB Recipes published by Apress.
He is President of Princeton Satellite Systems, Inc.
(PSS) in Plainsboro, New Jersey.
Paluszek founded PSS in 1992 to provide aerospace consulting services.
He used MATLAB to develop the control system and simulation for the Indostar-1 geosynschronous communications satellite, resulting in the launch of PSS' first commercial MATLAB toolbox, the Spacecraft Control Toolbox, in 1995.
Since then he has developed toolboxes and software packages for aircraft, submarines, robotics, and fusion propulsion, resulting in PSS' current extensive product line.
He is currently leading an Army research contract for precision attitude control of small satellites and working with the Princ.
| Recipes | A |
|---|---|
| What you'll learn | How to write code for machine learning adaptive control and estimation using |
| Who is this book for | The primary audiences are engineers data scientists and students wanting a comprehensive and code cookbook rich in examples on machine learning using |
APress este o companie de editură bine-cunoscută specializată în cărți și cărți electronice axate în primul rând pe subiecte legate de tehnologie.
Fondată în 1999, APress s-a impus ca un editor lider în domeniile informatică, tehnologiei informației, programare, dezvoltare web și subiecte conexe.
Compania publică o gamă largă de titluri care acoperă diverse limbaje de programare, metodologii de dezvoltare software, securitate cibernetică, știință a datelor, inteligență artificială, învățare automată, cloud computing, dezvoltare de aplicații mobile și multe altele.
APress se adresează atât profesioniștilor de nivel începător, cât și de nivel avansat, oferind cărți potrivite pentru auto-studiu, referință și dezvoltare profesională.
APress este cunoscut pentru angajamentul său de a publica conținut de înaltă calitate, practic și autorizat, creat de experți în domeniile lor respective.
Cărțile companiei oferă adesea informații tehnice aprofundate, exemple din lumea reală, studii de caz și tutoriale practice, făcându-le resurse valoroase pentru dezvoltatorii de software, profesioniștii IT, studenții și entuziaștii deopotrivă.
Pe lângă publicațiile tipărite, APress oferă, de asemenea, cărți electronice și conținut digital prin intermediul site-ului său web și al diferitelor platforme online, oferind cititorilor acces convenabil la biblioteca sa vastă de cărți tehnice.
În general, APress și-a câștigat o reputație de excelență în industria de publicare tehnologică, lansând continuu titluri relevante și oportune care se adresează nevoilor în evoluție ale profesioniștilor și cursanților din comunitatea tehnologică.
Apress Matlab machine learning recipes: a problem-solution approach, paperback/michael paluszek
