Pattern Recognition and Machine Learning

Autor Christopher M. Bishop

0.0 z 5 hvězdiček 0 hodnocení čtenářů

Kniha ( měkká 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 397 Kč

Tenkrát v Hollywoodu

Přidejte si do košíku 10 libovolných kousků z TOHOTO VÝBĚRU a cena se vám přepočítá na 500 Kč! Více informací

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.