Probabilistic machine learning: an introduction

Medientyp: Buch

Titel: Probabilistic machine learning : an introduction

Beteiligte: Murphy, Kevin P. [VerfasserIn]

Erschienen: Cambridge, Massachusetts; London, England: The MIT Press, [2022]

Umfang: xxix, 826 Seiten; Illustrationen, Diagramme; 24 cm

Sprache: Englisch

ISBN: 9780262046824

RVK-Notation: ST 300 : Allgemeines
SK 800 : Wahrscheinlichkeitstheorie
SK 840 : Spezielle statistische Verfahren

Schlagwörter: Maschinelles Lernen > Wahrscheinlichkeitstheorie > Statistik

Entstehung:

Anmerkungen: Literaturverzeichnis: Seiten 793-826

Beschreibung: "This book provides a detailed and up-to-date coverage of machine learning. It is unique in that it unifies approaches based on deep learning with approaches based on probabilistic modeling and inference. It provides mathematical background (e.g. linear algebra, optimization), basic topics (e.g., linear and logistic regression, deep neural networks), as well as more advanced topics (e.g., Gaussian processes). It provides a perfect introduction for people who want to understand cutting edge work in top machine learning conferences such as NeurIPS, ICML and ICLR".--

Probabilistic machine learning : an introduction

Merkliste

Exemplare

Bereichsbibliothek DrePunct

Bereichsbibliothek DrePunct

Nur in Feld suchen:

Zuletzt gesuchte Begriffe:

Bereichsbibliothek DrePunct

Bereichsbibliothek DrePunct