Machine Learning

Autor Sergios Theodoridis

Machine Learning - Sergios Theodoridis

Machine Learning

Autor Sergios Theodoridis

0.0 z 5 hvězdiček 0 hodnocení čtenářů

Kniha ( měkká vazba )

Do košíku

3 002 Kč s DPH
Jsme transparentní

E-shopové listy

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 99 Kč dárek zdarma v hodnotě 19 Kč

E-shopové listy

Magazín Knihkupec

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 249 Kč dárek zdarma v hodnotě 69 Kč

Magazín Knihkupec

Machine Learning: From the Classics to Deep Networks, Transformers and Diffusion Models, Third Edition starts with the basics, including least squares regression and maximum likelihood methods, Bayesian decision theory, logistic regression, and decision trees. It then progresses to more recent techniques, covering sparse modelling methods,… Přejít na celý popis

Tam, kde jsem tě nechala Po smrti matky se Mira po čtrnácti letech vrací do rodné vesnice. Proč ji matka kdysi nechala v dětském domově a proč je teď Mira v rodné vesnici nevítána? Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis Hodnocení 0.0 z 5 hvězdiček 0 Vývoj ceny

Popis

Machine Learning: From the Classics to Deep Networks, Transformers and Diffusion Models, Third Edition starts with the basics, including least squares regression and maximum likelihood methods, Bayesian decision theory, logistic regression, and decision trees. It then progresses to more recent techniques, covering sparse modelling methods, learning in reproducing kernel Hilbert spaces and support vector machines. Bayesian learning is treated in detail with emphasis on the EM algorithm and its approximate variational versions with a focus on mixture modelling, regression and classification. Nonparametric Bayesian learning, including Gaussian, Chinese restaurant, and Indian buffet processes are also presented. Monte Carlo methods, particle filtering, probabilistic graphical models with emphasis on Bayesian networks and hidden Markov models are treated in detail. Dimensionality reduction and latent variables modelling are considered in depth. Neural networks and deep learning are thoroughly presented, starting from the perceptron rule and multilayer perceptrons and moving on to convolutional and recurrent neural networks, adversarial learning, capsule networks, deep belief networks, GANs, and VAEs. The book also covers the fundamentals on statistical parameter estimation and optimization algorithms.Focusing on the physical reasoning behind the mathematics, without sacrificing rigor, all methods and techniques are explained in depth, supported by examples and problems, providing an invaluable resource to the student and researcher for understanding and applying machine learning concepts.

Sdílet

kategorie
Knihy » Cizojazyčná literatura » English literature » Nonfiction » Science
Témata
Nakladatel
Elsevier Science Publishing Co Inc
Rozměr
197 x 246 x 46
jazyk
angličtina
Vazba
měkká vazba
Hmotnost
1978 g
isbn
978-0-443-29238-5
Počet stran
1200
datum vydání
19.03.2025
ean
9780443292385

Hodnocení a recenze čtenářů Nápověda

0.0 z 5 0 hodnocení čtenářů

0× 5 hvězdiček 0× 4 hvězdičky 0× 3 hvězdičky 0× 2 hvězdičky 0× 1 hvezdička

Přidejte své hodnocení knihy

Načíst další hodnocení

Zobrazit všechna hodnocení

Přidat hodnocení

Vývoj ceny

Vývoj ceny Nápověda

Získejte přehled o vývoji ceny za posledních 60 dní.

Maloobchodní cena Minimální prodejní cena: 3 002 Kč Nápověda

Články, které stojí za pozornost

Zobrazit blog

Články, které stojí za pozornost