Book Description: Statistical Machine Learning for Engineering with Applications provides a comprehensive introduction to statistical machine learning methods and their applications in engineering. The book covers the fundamental concepts and techniques of statistical machine learning, including probability theory, statistical inference, and machine learning algorithms. It also discusses advanced topics such as deep learning, transfer learning, and reinforcement learning. The book includes practical examples and case studies to illustrate the application of statistical machine learning in various fields of engineering, including computer vision, natural language processing, and robotics. The book is divided into four parts: Part I provides an overview of statistical machine learning, including the basics of probability theory and statistical inference. Part II covers the fundamental machine learning algorithms, including linear regression, logistic regression, decision trees, and support vector machines. Part III explores advanced machine learning topics, such as deep learning, transfer learning, and reinforcement learning. Part IV discusses the applications of statistical machine learning in various fields of engineering, including computer vision, natural language processing, and robotics. Throughout the book, the authors emphasize the importance of understanding the underlying principles of statistical machine learning and provide numerous examples and exercises to help readers develop a deeper understanding of the subject. The book is suitable for students, researchers, and practitioners who want to learn about the applications of statistical machine learning in engineering.

Статистическое машинное обучение для проектирования с приложениями обеспечивает всестороннее введение в статистические методы машинного обучения и их приложения в проектировании. Книга охватывает фундаментальные концепции и методы статистического машинного обучения, включая теорию вероятностей, статистический вывод и алгоритмы машинного обучения. В нем также обсуждаются такие передовые темы, как глубокое обучение, обучение с переносом и обучение с подкреплением. Книга включает практические примеры и тематические исследования, иллюстрирующие применение статистического машинного обучения в различных областях инженерии, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и робототехнику. Книга разделена на четыре части: в части I представлен обзор статистического машинного обучения, включая основы теории вероятностей и статистического вывода. Часть II охватывает фундаментальные алгоритмы машинного обучения, включая линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений и машины опорных векторов. В части III рассматриваются передовые темы машинного обучения, такие как глубокое обучение, обучение с переносом и обучение с подкреплением. В части IV обсуждаются применения статистического машинного обучения в различных областях инженерии, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и робототехнику. На протяжении всей книги авторы подчеркивают важность понимания основополагающих принципов статистического машинного обучения и приводят многочисленные примеры и упражнения, чтобы помочь читателям развить более глубокое понимание предмета. Книга подходит для студентов, исследователей и практиков, которые хотят узнать о приложениях статистического машинного обучения в технике.

''