Machine Learning for the Physical Sciences

"Maskininlärning för naturvetenskaperna. Maskininlärning är ett spännande ämne med en mängd olika tillämpningar. De flesta läroböcker riktar sig dock mot datavetenskapsstudenter, vilket skapar en komplikation för forskare inom de fysiska vetenskaperna som också vill förstå huvudkoncepten inom maskininlärning och se framåt mot tillämpningar och framsteg inom sina områden. Denna lärobok överbryggar detta gap genom att erbjuda en introduktion till de matematiska grundvalarna för de huvudsakliga algoritmerna som används inom maskininlärning för dem från de fysiska vetenskaperna, utan formell bakgrund i datavetenskap. Den visar hur maskininlärning kan användas för att lösa problem inom fysik och ingenjörsvetenskap samt vänder sig till seniora studenter på kandidat- och masternivå i fysik och elektroteknik samt avancerade forskare. Alla koder finns tillgängliga på författarens webbplats: C•Lab (nau.edu) De finns även tillgängliga på GitHub: https://github.com/StxGuy/MachineLearning Huvudfunktioner: Inkluderar detaljerade algoritmer. Kompletterad med kod i Julia: Ett högpresterande språk som är lättläst för dem inom naturvetenskapen. Alla algoritmer presenteras med en god matematisk bakgrund.