9781493938438 - pattern recognition and machine learning di bishop, christopher m. (42 risultati)
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Editore: Springer (edition 2006) 2016
Serie: Information Science and Statistics, Libro 19 di 20. Libro 19 di 20 - Information Science and Statistics
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Editore: Springer-Verlag New York Inc., US 2016
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Paperback. Condizione: New. Softcover Reprint of the Original 1st 2006 ed.
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Editore: Springer 2016
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Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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Editore: Springer 2016
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Da: Biblios, frankfurt am main, HESSE, GermaniaBiblios
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Da: Chiron Media, Wallingford, , Regno UnitoChiron Media
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Editore: Springer, Springer Aug 2016 2016
Serie: Information Science and Statistics, Libro 19 di 20. Libro 19 di 20 - Information Science and Statistics
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Da: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, , GermaniaRheinberg-Buch Andreas Meier eK
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -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 metho…ds 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. 760 pp. Englisch.
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Editore: Springer-Verlag New York Inc., US 2016
Serie: Information Science and Statistics, Libro 19 di 20. Libro 19 di 20 - Information Science and Statistics
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Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno UnitoRarewaves.com USA
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EUR 119,70
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Paperback. Condizione: New. Softcover Reprint of the Original 1st 2006 ed.
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Editore: Springer New York 2016
Serie: Information Science and Statistics, Libro 19 di 20. Libro 19 di 20 - Information Science and Statistics
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Da: moluna, Greven, , Germaniamoluna
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EUR 48,99 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Condizione: New. First text on pattern recognition to present the Bayesian viewpoint, one that has become increasing popular in the last five years. Presents approximate inference algorithms that permit fast approximate answers in situations where exact answers ar.
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Editore: Springer 2016
Serie: Information Science and Statistics, Libro 19 di 20. Libro 19 di 20 - Information Science and Statistics
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Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Paperback. Condizione: Sehr gut. Gebraucht - Sehr gut Sg - leichte Beschädigungen oder Verschmutzungen, ungelesenes Mängelexemplar, gestempelt - 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 t…ogether 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.
