Probabilistic Machine Learning

Autor Kevin P. Murphy

Probabilistic Machine Learning - Kevin P. Murphy

Probabilistic Machine Learning

Autor Kevin P. Murphy

0.0 z 5 hvězdiček 0 hodnocení čtenářů

Kniha ( pevná vazba )

Do košíku

3 927 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

Žabarádi

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 999 Kč dárek zdarma v hodnotě 99 Kč

Žabarádi

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… Přejít na celý popis

Robert Záruba: Život v přímém přenosu V devíti letech si Robert Záruba napsal do deníku, že má rád sport. O pár desítek let později má za sebou přes 2000 přenosů a vypráví, jak se ze stydlivého kluka stal hlas českého sportu. Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis Hodnocení 0.0 z 5 hvězdiček 0 Vývoj ceny

Popis

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.

Sdílet

kategorie
Knihy » Cizojazyčná literatura » English literature » Nonfiction » Information Technology
Témata
Nakladatel
MIT Press Ltd
Rozměr
237 x 494 x 43
jazyk
angličtina
Vazba
pevná vazba
Hmotnost
1514 g
isbn
978-0-262-04682-4
Počet stran
944
datum vydání
1.03.2022
ean
9780262046824

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: 3 927 Kč Nápověda

Články, které stojí za pozornost

Zobrazit blog

Články, které stojí za pozornost