Talwalkar ameet (26 risultati)
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Condizione: Very Good. Minimal wear to cover. Pages clean and binding tight. shelf wear. bumped edges. Hardcover.
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hardcover. Condizione: Good. 2nd ed. Ex-library book with typical stickers and stampings. Priority Mail is available on this item. No international shipping.
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Condizione: good. Supports Goodwill of Silicon Valley job training programs. The cover and pages are in Good condition! Any other included accessories are also in Good condition showing use. Use can include some highlighting and writing, page and cover creases as well as other types visible wear.
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Hardcover. Condizione: Near Fine. No Jacket. xii,412. No jacket, as issued. Bottom corners are bumped, tail of the spine pressed. Spine slightly cocked. Otherwise pristine. If you order this from outside the United States, we will almost certainly request an additional payment to help cover the postage. Please feel welcome to me…ssage us with any questions, or a request for photographs. Every order includes tracking and is wrapped and robustly packaged with care in Tucson, AZ. ~Mesquite Booksellers.
Foundations of Machine Learning
Mohri, Mehryar; Rostamizadeh, Afshin; Talwalkar, Ameet; Bach, Francis (EDT)
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Foundations of Machine Learning
Mohri, Mehryar; Rostamizadeh, Afshin; Talwalkar, Ameet; Bach, Francis (EDT)
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Foundations of Machine Learning
Mohri, Mehryar; Rostamizadeh, Afshin; Talwalkar, Ameet; Bach, Francis (EDT)
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Foundations of Machine Learning
Mohri, Mehryar/ Rostamizadeh, Afshin/ Talwalkar, Ameet/ Bach, Francis (Editor)
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Foundations of Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Mohri, Mehryar Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, Ameet Talwalkar, Francis Bach,
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Lingua: Inglese
Editore: Mit Press, 2018
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Foundations of Machine Learning
Mohri, Mehryar; Rostamizadeh, Afshin; Talwalkar, Ameet; Bach, Francis (EDT)
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Hardback. Condizione: New. second edition.
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Buch. Condizione: Neu. Neuware - A new edition of a graduate-level machine learning textbook that focuses on the analysis and theory of algorithms.This book is a general introduction to machine learning that can serve as a textbook for graduate students and a reference for researchers. It covers fundamental modern topics in mach…ine learning while providing the theoretical basis and conceptual tools needed for the discussion and justification of algorithms. It also describes several key aspects of the application of these algorithms. The authors aim to present novel theoretical tools and concepts while giving concise proofs even for relatively advanced topics. Foundations of Machine Learning is unique in its focus on the analysis and theory of algorithms. The first four chapters lay the theoretical foundation for what follows; subsequent chapters are mostly self-contained. Topics covered include the Probably Approximately Correct (PAC) learning framework; generalization bounds based on Rademacher complexity and VC-dimension; Support Vector Machines (SVMs); kernel methods; boosting; on-line learning; multi-class classification; ranking; regression; algorithmic stability; dimensionality reduction; learning automata and languages; and reinforcement learning. Each chapter ends with a set of exercises. Appendixes provide additional material including concise probability review.This second edition offers three new chapters, on model selection, maximum entropy models, and conditional entropy models. New material in the appendixes includes a major section on Fenchel duality, expanded coverage of concentration inequalities, and an entirely new entry on information theory. More than half of the exercises are new to this edition.
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Da: Rarewaves.com UK, London, Regno UnitoRarewaves.com UK
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EUR 76,02 spedizioneSpedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Hardback. Condizione: New. second edition.
