Advanced Lectures on Machine Learning
Lingua: inglese
Editore: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG, DE, 2004
- Brossura
- Nuovo
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Machine Learning has become a key enabling technology for many engineering applications, investigating scientific questions and theoretical problems alike. To stimulate discussions and to disseminate new results, a summer school series was started in February 2002, the documentation of which is published as LNAI 2600.This book presents revised lectures of two subsequent summer schools held in 2003 in Canberra, Australia, and in Tübingen, Germany. The tutorial lectures included are devoted to statistical learning theory, unsupervised learning, Bayesian inference, and applications in pattern recognition; they provide in-depth overviews of exciting new developments and contain a large number of references.Graduate students, lecturers, researchers and professionals alike will find this book a useful resource in learning and teaching machine learning.
Codice articolo LU-9783540231226
- Titolo
- Advanced Lectures on Machine Learning
- Autore
- Olivier Bousquet
- Editore
- Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG, DE
- Anno di pubblicazione
- 2004
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3540231226
- ISBN 13
- 9783540231226
- Edizione
- 2004 ed.
- Peso dell'articolo
- 820 grammi
- Dimensioni
- 15.49 x 1.47 x 23.5 cm
Machine Learning has become a key enabling technology for many engineering applications, investigating scientific questions and theoretical problems alike. To stimulate discussions and to disseminate new results, a summer school series was started in February 2002, the documentation of which is published as LNAI 2600.
This book presents revised lectures of two subsequent summer schools held in 2003 in Canberra, Australia, and in Tübingen, Germany. The tutorial lectures included are devoted to statistical learning theory, unsupervised learning, Bayesian inference, and applications in pattern recognition; they provide in-depth overviews of exciting new developments and contain a large number of references.
Graduate students, lecturers, researchers and professionals alike will find this book a useful resource in learning and teaching machine learning.
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