Machine learning methods extract value from vast data sets quickly and with modest resources. They are established tools in a wide range of industrial applications, including search engines, DNA sequencing, stock market analysis, and robot locomotion, and their use is spreading rapidly. People who know the methods have their choice of rewarding jobs. This hands-on text opens these opportunities to computer science students with modest mathematical backgrounds. It is designed for final-year undergraduates and master's students with limited background in linear algebra and calculus. Comprehensive and coherent, it develops everything from basic reasoning to advanced techniques within the framework of graphical models. Students learn more than a menu of techniques, they develop analytical and problem-solving skills that equip them for the real world. Numerous examples and exercises, both computer based and theoretical, are included in every chapter. Resources for students and instructors, including a MATLAB toolbox, are available online.

Bestandsnummer des Verk�ufers LU-9780521518147

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Bibliografische Details

Titel: Bayesian Reasoning and Machine Learning
Verlag: Cambridge University Press, GB
Erscheinungsjahr: 2012
Sprache: Englisch
ISBN-10: 0521518148
ISBN-13: 9780521518147
Einband: Hardback
Zustand: New
Gewicht: 1710 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

This practical introduction for final-year undergraduate and graduate students is ideally suited to computer scientists without a background in calculus and linear algebra. Numerous examples and exercises are provided. Additional resources available online and in the comprehensive software package include computer code, demos and teaching materials for instructors.

�ber die Autorin bzw. den Autor

David Barber is Reader in Information Processing in the Department of Computer Science, University College London.

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