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9780262018029 - Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive computation and machine learning.) von Murphy, Kevin P. (42 Ergebnisse)
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Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning series)
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Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning series)
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Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Anbieter: Evergreen Goodwill, Seattle, WA, USA
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Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Anbieter: Bellwetherbooks, McKeesport, PA, USA
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Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Anbieter: Textbooks_Source, Columbia, MO, USA
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Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning Series)
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Machine Learning: A Probabilistic Perspective
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Machine Learning : A Probabilistic Perspective
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Machine Learning : A Probabilistic Perspective
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Machine Learning : A Probabilistic Perspective
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Machine Learning : A Probabilistic Perspective
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Machine Learning : A Probabilistic Perspective
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Machine Learning
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Machine Learning : A Probabilistic Perspective
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MACHINE LEARNING: A PROBABILISTIC PERSPECTIVE
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MACHINE LEARNING: A PROBABILISTIC PERSPECTIVE
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Machine Learning : A Probabilistic Perspective
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Machine Learning (Hardcover)
Sprache: Englisch
Verlag: MIT Press Ltd, Cambridge, Mass., 2012
ISBN 10: 0262018020 ISBN 13: 9780262018029
Anbieter: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, USA
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Hardcover. Zustand: new. Hardcover. A comprehensive introduction to machine learning that uses probabilistic models and inference as a unifying approach.Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, based on a unified, probabilistic approach.The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package-PMTK (probabilistic modeling toolkit)-that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students.A comprehensive introduction to machine learning that uses probabilistic models and inference as a unifying approach.Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, based on a unified, probabilistic approach.The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package-PMTK (probabilistic modeling toolkit)-that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students. A comprehensive introduction to machine learning that uses probabilistic models and inference as a unifying approach. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning Series)
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Machine Learning : A Probabilistic Perspective
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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MACHINE LEARNING
Anbieter: Speedyhen, Hertfordshire, Vereinigtes Königreich
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