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9780387310732 - Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics) von Bishop, Christopher M. (14 Ergebnisse)
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Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)
Anbieter: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: Good. Item in good condition. Textbooks may not include supplemental items i.e. CDs, access codes etc.
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Pattern Recognition and Machine Learning
Anbieter: Better World Books, Mishawaka, IN, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Hardcover. Zustand: Very Good. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting.
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Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)
Anbieter: WorldofBooks, Goring-By-Sea, WS, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbHardback. Zustand: Very Good. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.
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Pattern Recognition and Machine Learning
Anbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Pattern Recognition and Machine Learning
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHRD. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Pattern Recognition and Machine Learning (eng)
Anbieter: Brook Bookstore, Milano, MI, Italien
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PATTERN RECOGNITION AND MACHINE LEARNIN
Anbieter: Speedyhen, Hertfordshire, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbZustand: 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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Pattern Recognition and Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Springer New York Aug 2006, 2006
ISBN 10: 0387310738 ISBN 13: 9780387310732
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Neuware -The dramatic growth in practical applications for machine learning over the last ten years has been accompanied by many important developments in the underlying algorithms and techniques. For example, 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 techniques. The practical applicability of Bayesian methods has been greatly enhanced by the development of a range of approximate inference algorithms such as variational Bayes and expectation propagation, while new models based on kernels have had a significant impact on both algorithms and applications.Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld 778 pp. Englisch.
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Pattern Recognition and Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Springer US, New York, N.Y., 2006
ISBN 10: 0387310738 ISBN 13: 9780387310732
Buch. Zustand: Neu. Pattern Recognition and Machine Learning | Christopher M. Bishop | Buch | Information Science and Statistics | xx | Englisch | 2006 | Springer US, New York, N.Y. | EAN 9780387310732 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Pattern Recognition and Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc. Aug 2006, 2006
ISBN 10: 0387310738 ISBN 13: 9780387310732
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: 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 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.
