Machine Learning: A Probabilistic Perspective - Kevin P. Murphy
-25% su kodu BOOKS
Pristatymas per 31-37 d.d.
30 dienų grąžinimo politika
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 s ... Visas aprašymas
Jums taip pat gali patikti
TOP
Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
If Anyone Builds It, Everyone Dies: Why Superhuman AI Would Kill Us All
Eliezer Yudkowsky, Nate Soares
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
AI Engineering: Building Applications with Foundation Models
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Empire of AI: Dreams and Nightmares in Sam Altman's OpenAI
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Pragmatic Programmer: journey to mastery, 20th Anniversary Edition, 2/e: your journey to mastery, 20th Anniversary Edition
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
How To Think About AI: A Guide For The Perplexed
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Slanted 47 Digital Tools: Slanted Magazine
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Web Application Hacker's Handbook: Discovering and Exploiting Security Flaws
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Art of Game Design: A Book of Lenses
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
How Linux Works: What Every Superuser Should Know
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Python Crash Course: A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
CompTIA Security+ Certification Kit: Exam SY0-701
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Automate the Boring Stuff with Python
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Fundamentals of Software Architecture: A Modern Engineering Approach
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Speak Data: Artists, Scientists, Thinkers, and Dreamers on How We Live Our Lives in Numbers
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Hacking: The Art of Exploitation
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Linux Basics for Hackers, 2nd Edition: Getting Started with Networking, Scripting, and Security in Kali
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
HBR Guide to Generative AI for Managers
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Hackers. 25th Anniversary Edition: Heroes of the Computer Revolution
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
Aprašymas
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.
Daugiau informacijos
| Autorius | Kevin P. Murphy |
|---|---|
| Leidėjas | MIT Press Ltd |
| Išleidimo metai | 2012 |
| Viršelio tipas | Kieti viršeliai |
| EAN | 9780262018029 |