Machine learning probabilistic perspective von murphy kevin (16 Ergebnisse)
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- Hardcover
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- Hardcover
Anbieter: BooksRun, Philadelphia, PA, USABooksRun
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Hardcover. Zustand: Very Good. Illustrated. 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.
- Hardcover
Anbieter: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, USAWorld of Books (was SecondSale)
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- Hardcover
Anbieter: Anybook.com, Lincoln, Vereinigtes KönigreichAnybook.com
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Zustand: Fair. This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has hardback covers. In fair condition, suitable as a study copy. No dust jacket. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,2050grams, ISBN:9780262018029.
- Hardcover
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- Softcover
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Paperback. 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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Anbieter: diakonia secondhand, München, Deutschlanddiakonia secondhand
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Zustand: Gut. 1096 S. Zustand gut. Kleine Schrammen auf dem Einband. Schnitt leicht gewellt. 364 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 1900 Gebundene Ausgabe, Maße: 21.11 cm x 4.09 cm x 23.65 cm.
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Anbieter: medimops, Berlin, Deutschlandmedimops
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Zustand: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present.
- Hardcover
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Hardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 1104 pages. 9.10x8.10x1.70 inches. In Stock.
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Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Hardcover. Zustand: Sehr gut. Gebraucht - Sehr gut Sg - leichte Beschädigungen, Verschmutzungen, ungelesenes Mängelexemplar, gestempelt - A comprehensive introduction to machine learning that uses probabilistic models and inference as a unifying approach.Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods o…f data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, based on a unified, probabilistic approach.The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package PMTK (probabilistic modeling toolkit) that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students.
- Hardcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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EUR 126,50
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - A comprehensive introduction to machine learning that uses probabilistic models and inference as a unifying approach.Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns…in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, based on a unified, probabilistic approach.The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package PMTK (probabilistic modeling toolkit) that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students.
- Hardcover
Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu
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Buch. Zustand: Neu. Machine Learning | A Probabilistic Perspective | Kevin P. Murphy | Buch | Machine Learning | Einband - fest (Hardcover) | Englisch | 2016 | MIT Press Ltd | EAN 9780262018029 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Anbieter: BUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer, Wahlstedt, DeutschlandBUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer
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Zustand: gut. 2012. Machine Learning - A Probabilistic Perspective In englischer Sprache. pages.
