Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
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.