Pattern Recognition and Machine Learning

Autor Christopher M. Bishop

0.0 z 5 hvězdiček 0 hodnocení čtenářů

Kniha ( pevná vazba )

Produkt je nedostupný.

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 99 Kč dárek zdarma v hodnotě 19 Kč

E-shopové listy

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 999 Kč dárek zdarma v hodnotě 399 Kč

Druhá půlka Augusty Hopeové

Jedinečná příležitost navýšit své bodové konto a dosáhnout na slevové poukázky! Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Frequently Asked Questions About the Universe

Daniel Whiteson, Jorge Cham
0.0 z 5 hvězdiček
měkká vazba

349 Kč

Do košíku
The Secret Lives of Numbers

Kate Kitagawa
0.0 z 5 hvězdiček
měkká vazba

499 Kč

Do košíku
The Big Bang of Numbers

Manil Suri
0.0 z 5 hvězdiček
měkká vazba

399 Kč

Do košíku
Memorix Anatomy - 3. vydání

Radovan Hudák, David Kachlík
5.0 z 5 hvězdiček
pevná vazba

1 521 Kč

Běžně 1 699 Kč
Do košíku

Předchozí Následující

This is the first textbook on pattern recognition to present the Bayesian viewpoint. The book presents approximate inference algorithms that permit fast approximate answers in situations where exact answers are not feasible. It uses graphical models to describe probability distributions when no other books apply graphical models to machine learning. No previous knowledge of pattern recognition or machine learning concepts is assumed. Familiarity with multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some experience in the use of probabilities would be helpful though not essential as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory.