Математичні основи машинного навчання та прогнозування

Книга призначена для початкового знайомства з математичними основами сучасної теорії машинного навчання (Machine Learning) та теорії ігор із прогнозами. У першій частині викладаються основи статистичної теорії машинного навчання, розглядаються завдання класифікації та регресії з опорними векторами, теорія узагальнення та алгоритми побудови гіперплощин. У другій та третій частинах розглядаються завдання адаптивного прогнозування у нестохастичних теоретико-ігрових та порівняльних постановках: передбачення з використанням експертних стратегій та гри з прогнозами. Для студентів та аспірантів, що спеціалізуються в галузі машинного навчання та штучного інтелекту.