Machine Learning: A Probabilistic Perspective

Valutazione media 4,35
( su 202 valutazioni fornite da GoodReads )
 
9780262018029: Machine Learning: A Probabilistic Perspective

Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, based on a unified, probabilistic approach. The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package -- PMTK (probabilistic modeling toolkit) -- that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students.

Le informazioni nella sezione "Riassunto" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.

Sinossi:

Book by Murphy Kevin P

Le informazioni nella sezione "Su questo libro" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.

I migliori risultati di ricerca su AbeBooks

1.

Kevin Murphy
Editore: MIT Press (2012)
ISBN 10: 0262018020 ISBN 13: 9780262018029
Nuovi Quantità: > 20
Da
Books2Anywhere
(Fairford, GLOS, Regno Unito)
Valutazione libreria
[?]

Descrizione libro MIT Press, 2012. HRD. Condizione libro: New. New Book. Shipped from UK in 4 to 14 days. Established seller since 2000. Codice libro della libreria WM-9780262018029

Maggiori informazioni su questa libreria | Fare una domanda alla libreria

Compra nuovo
EUR 58,20
Convertire valuta

Aggiungere al carrello

Spese di spedizione: EUR 11,55
Da: Regno Unito a: Italia
Destinazione, tempi e costi

2.

Kevin P. Murphy
Editore: MIT Press Ltd 2012-09-18, Cambridge, Mass. (2012)
ISBN 10: 0262018020 ISBN 13: 9780262018029
Nuovi Rilegato Quantità: > 20
Da
Blackwell's
(Oxford, OX, Regno Unito)
Valutazione libreria
[?]

Descrizione libro MIT Press Ltd 2012-09-18, Cambridge, Mass., 2012. hardback. Condizione libro: New. Codice libro della libreria 9780262018029

Maggiori informazioni su questa libreria | Fare una domanda alla libreria

Compra nuovo
EUR 68,99
Convertire valuta

Aggiungere al carrello

Spese di spedizione: EUR 5,54
Da: Regno Unito a: Italia
Destinazione, tempi e costi

3.

Kevin P. Murphy
Editore: MIT Press Ltd, United States (2012)
ISBN 10: 0262018020 ISBN 13: 9780262018029
Nuovi Rilegato Quantità: 10
Da
The Book Depository
(London, Regno Unito)
Valutazione libreria
[?]

Descrizione libro MIT Press Ltd, United States, 2012. Hardback. Condizione libro: New. 232 x 210 mm. Language: English . Brand New Book. Today s Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, based on a unified, probabilistic approach. The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package -- PMTK (probabilistic modeling toolkit) -- that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students. Codice libro della libreria AAH9780262018029

Maggiori informazioni su questa libreria | Fare una domanda alla libreria

Compra nuovo
EUR 74,97
Convertire valuta

Aggiungere al carrello

Spese di spedizione: GRATIS
Da: Regno Unito a: Italia
Destinazione, tempi e costi

4.

Kevin P. Murphy
Editore: MIT Press Ltd, United States (2012)
ISBN 10: 0262018020 ISBN 13: 9780262018029
Nuovi Rilegato Quantità: 10
Da
The Book Depository US
(London, Regno Unito)
Valutazione libreria
[?]

Descrizione libro MIT Press Ltd, United States, 2012. Hardback. Condizione libro: New. 232 x 210 mm. Language: English . Brand New Book. Today s Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, based on a unified, probabilistic approach. The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package -- PMTK (probabilistic modeling toolkit) -- that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students. Codice libro della libreria AAH9780262018029

Maggiori informazioni su questa libreria | Fare una domanda alla libreria

Compra nuovo
EUR 75,20
Convertire valuta

Aggiungere al carrello

Spese di spedizione: GRATIS
Da: Regno Unito a: Italia
Destinazione, tempi e costi

5.

Kevin Murphy
Editore: MIT Press 2012-09-18 (2012)
ISBN 10: 0262018020 ISBN 13: 9780262018029
Nuovi Quantità: 5
Da
Chiron Media
(Wallingford, Regno Unito)
Valutazione libreria
[?]

Descrizione libro MIT Press 2012-09-18, 2012. Condizione libro: New. Brand new book, sourced directly from publisher. Dispatch time is 24-48 hours from our warehouse. Book will be sent in robust, secure packaging to ensure it reaches you securely. Codice libro della libreria NU-GRD-04972984

Maggiori informazioni su questa libreria | Fare una domanda alla libreria

Compra nuovo
EUR 73,91
Convertire valuta

Aggiungere al carrello

Spese di spedizione: EUR 3,45
Da: Regno Unito a: Italia
Destinazione, tempi e costi

6.

Kevin P. Murphy
ISBN 10: 0262018020 ISBN 13: 9780262018029
Nuovi Quantità: 20
Da
Speedy Hen
(London, Regno Unito)
Valutazione libreria
[?]

Descrizione libro Condizione libro: New. Bookseller Inventory # ST0262018020. Codice libro della libreria ST0262018020

Maggiori informazioni su questa libreria | Fare una domanda alla libreria

Compra nuovo
EUR 62,97
Convertire valuta

Aggiungere al carrello

Spese di spedizione: EUR 17,33
Da: Regno Unito a: Italia
Destinazione, tempi e costi

7.

MURPHY
ISBN 10: 0262018020 ISBN 13: 9780262018029
Nuovi Rilegato Quantità: 1
Da
Herb Tandree Philosophy Books
(Stroud, GLOS, Regno Unito)
Valutazione libreria
[?]

Descrizione libro 2012. Hardback. Condizione libro: NEW. 9780262018029 This listing is a new book, a title currently in-print which we order directly and immediately from the publisher. Codice libro della libreria HTANDREE01142976

Maggiori informazioni su questa libreria | Fare una domanda alla libreria

Compra nuovo
EUR 71,32
Convertire valuta

Aggiungere al carrello

Spese di spedizione: EUR 9,24
Da: Regno Unito a: Italia
Destinazione, tempi e costi

8.

Kevin P. Murphy
ISBN 10: 0262018020 ISBN 13: 9780262018029
Nuovi Quantità: > 20
Da
BWB
(Valley Stream, NY, U.S.A.)
Valutazione libreria
[?]

Descrizione libro Condizione libro: New. Depending on your location, this item may ship from the US or UK. Codice libro della libreria 97802620180290000000

Maggiori informazioni su questa libreria | Fare una domanda alla libreria

Compra nuovo
EUR 81,88
Convertire valuta

Aggiungere al carrello

Spese di spedizione: GRATIS
Da: U.S.A. a: Italia
Destinazione, tempi e costi

9.

Kevin Murphy
Editore: MIT Press (2012)
ISBN 10: 0262018020 ISBN 13: 9780262018029
Nuovi Rilegato Quantità: > 20
Da
Ria Christie Collections
(Uxbridge, Regno Unito)
Valutazione libreria
[?]

Descrizione libro MIT Press, 2012. Condizione libro: New. book. Codice libro della libreria ria9780262018029_rkm

Maggiori informazioni su questa libreria | Fare una domanda alla libreria

Compra nuovo
EUR 78,81
Convertire valuta

Aggiungere al carrello

Spese di spedizione: EUR 7,54
Da: Regno Unito a: Italia
Destinazione, tempi e costi

10.

Kevin P. Murphy
Editore: MIT Press Ltd Sep 2012 (2012)
ISBN 10: 0262018020 ISBN 13: 9780262018029
Nuovi Quantità: 2
Da
AHA-BUCH GmbH
(Einbeck, Germania)
Valutazione libreria
[?]

Descrizione libro MIT Press Ltd Sep 2012, 2012. Buch. Condizione libro: Neu. 241x213x44 mm. Neuware - Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, based on a unified, probabilistic approach. The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package--PMTK (probabilistic modeling toolkit)--that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students. 1104 pp. Englisch. Codice libro della libreria 9780262018029

Maggiori informazioni su questa libreria | Fare una domanda alla libreria

Compra nuovo
EUR 83,33
Convertire valuta

Aggiungere al carrello

Spese di spedizione: EUR 8,90
Da: Germania a: Italia
Destinazione, tempi e costi

Vedi altre copie di questo libro

Vedi tutti i risultati per questo libro