Pattern Recognition and Machine Learning
Lingua: inglese
Editore: Springer-Verlag New York Inc., US, 2016
- Brossura
- Nuovo
Da: Rarewaves USA, HEBRON, KY, U.S.A.Rarewaves USA
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Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science. However, these activities can be viewed as two facets of the same field, and together they have undergone substantial development over the past ten years. In particular, Bayesian methods have grown from a specialist niche to become mainstream, while graphical models have emerged as a general framework for describing and applying probabilistic models. Also, the practical applicability of Bayesian methods has been greatly enhanced through the development of a range of approximate inference algorithms such as variational Bayes and expectation pro- gation. Similarly, new models based on kernels have had significant impact on both algorithms and applications. This new textbook reacts these recent developments while providing a comprehensive introduction to the fields of pattern recognition and machine learning. It is aimed at advanced undergraduates or first year PhD students, as wellas researchers and practitioners, and assumes no previous knowledge of pattern recognition or - chine learning concepts. Knowledge of multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some familiarity with probabilities would be helpful though not essential as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory. Softcover Reprint of the Original 1st 2006 ed.…
Codice articolo LU-9781493938438
- Titolo
- Pattern Recognition and Machine Learning
- Autore
- Christopher M. Bishop
- Editore
- Springer-Verlag New York Inc., US
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1493938436
- ISBN 13
- 9781493938438
- Serie
- Libro 19 di 19: Information Science and Statistics
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.
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