9781493938438 - pattern recognition and machine learning (information science and statistics) von bishop, christopher m. (13 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2016
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Verlag: Springer, 2016
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Verlag: Springer, 2016
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Sprache: Englisch
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Sprache: Englisch
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Kartoniert / Broschiert. Zustand: 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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Sprache: Englisch
Verlag: Springer New York, Springer US Aug 2016, 2016
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Taschenbuch. 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.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 760 pp. Englisch.
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2016
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Pattern Recognition and Machine Learning | Christopher M. Bishop | Taschenbuch | Information Science and Statistics | xx | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9781493938438 | 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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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2016
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Paperback. Zustand: 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 toge…ther 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.
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Verlag: Springer Aug 2016, 2016
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Taschenbuch. 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.
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Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2016
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Paperback. Zustand: Brand New. revised edition. 738 pages. 9.75x6.75x1.50 inches. In Stock.
