Probabilistic Machine Learning: An Introduction

(0) | Küsimused ja vastused (0)

Täpsustused:

Autor:	Kevin P. Murphy
Lehekülgede arv:	944
Ilmumisaasta:	2022
Kauba ID:	15400359

Lisainfo

163⁴⁵ €

Müüja: Bookstore Krisostomos 4.9

Lisa korvi

7⁹⁹ € / kuus

Järelmaksu kalkulaator

3 x 54⁴⁹ €

Ilma lisatasudeta

Sinu linn

Omniva pakiautomaat

13. veebruarist

0⁰⁰ €

Smartpost pakiautomaat

13. veebruarist

0⁰⁰ €

Postkontor

13. veebruarist

0⁰⁰ €

Kuller

13. veebruarist

3⁹⁹ €

Tähelepanu! Tarneajad on esialgsed ning selguvad pärast tellimuse vormistamist ja tasumise aega. Lõplik tarnekuupäev on märgitud tellimuse kinnituses.

Kõik tarneviisid

Omniva pakiautomaat

13. veebruarist

0⁰⁰ €

Smartpost pakiautomaat

13. veebruarist

0⁰⁰ €

Postkontor

13. veebruarist

0⁰⁰ €

Kuller

13. veebruarist

3⁹⁹ €

Tähelepanu! Tarneajad on esialgsed ning selguvad pärast tellimuse vormistamist ja tasumise aega. Lõplik tarnekuupäev on märgitud tellimuse kinnituses.

Kõik tarneviisid

14-päevane tagastusvõimalus

Müüja: Bookstore Krisostomos 4.9

95% ostjatest soovitaks seda müüjat.

Teised on vaadanud

Toote kirjeldus: Probabilistic Machine Learning: An Introduction

"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"--
A detailed and up-to-date introduction to machine learning, presented through the unifying lens of probabilistic modeling and Bayesian decision theory.This book offers a detailed and up-to-date introduction to machine learning (including deep learning) through the unifying lens of probabilistic modeling and Bayesian decision theory. The book covers mathematical background (including linear algebra and optimization), basic supervised learning (including linear and logistic regression and deep neural networks), as well as more advanced topics (including transfer learning and unsupervised learning). End-of-chapter exercises allow students to apply what they have learned, and an appendix covers notation. Probabilistic Machine Learning grew out of the author’s 2012 book, Machine Learning: A Probabilistic Perspective. More than just a simple update, this is a completely new book that reflects the dramatic developments in the field since 2012, most notably deep learning. In addition, the new book is accompanied by online Python code, using libraries such as scikit-learn, JAX, PyTorch, and Tensorflow, which can be used to reproduce nearly all the figures; this code can be run inside a web browser using cloud-based notebooks, and provides a practical complement to the theoretical topics discussed in the book. This introductory text will be followed by a sequel that covers more advanced topics, taking the same probabilistic approach.

Üldine tooteinfo: Probabilistic Machine Learning: An Introduction

Kauba ID:	15400359
Kategooria:	Majandusalased raamatud
Tootepakendite arv:	1 tk.
Paki suurus ja kaal (1):	0,3 x 0,3 x 0,1 m, 0,2 kg
Kirjastus:	MIT Press Ltd
Raamatu keel:	Inglise keel
Kaane tüüp:	Pole informatsiooni
Vorming:	Traditsiooniline raamat
Tüüp:	Täpsustamata
Raamat väljavõttega:	Ei
Autor:	Kevin P. Murphy
Lehekülgede arv:	944
Ilmumisaasta:	2022

Lisainfo

Toodete pildid on illustratiivsed ja näitlikud. Tootekirjelduses sisalduvad videolingid on ainult informatiivsetel eesmärkidel, seega võib neis sisalduv teave erineda tootest endast. Värvid, märkused, parameetrid, mõõtmed, suurused, funktsioonid, ja / või originaaltoodete muud omadused võivad nende tegelikust väljanägemisest erineda, seega palun tutvuge tootekirjeldustes toodud tootespetsifikatsioonidega.

Teata veast tootekirjelduses

Partnerite pakkumised

Reklaam