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Probabilistic Numerics: Computation as Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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Probabilistic Numerics: Computation as Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Probabilistic Numerics: Computation as Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Probabilistic Numerics: Computation as Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: New. 2022. Hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Probabilistic Numerics: Computation as Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Probabilistic Numerics: Computation as Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Gebunden. Zustand: New. This text provides a first comprehensive introduction to probabilistic numerics, aimed at Masters and PhD students, as well as postgraduate researchers in artificial intelligence, computer science, statistics, and applied mathematics. It contains extensive.
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Probabilistic Numerics : Computation as Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press Okt 2022, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Neuware - Probabilistic numerical computation formalises the connection between machine learning and applied mathematics. Numerical algorithms approximate intractable quantities from computable ones. They estimate integrals from evaluations of the integrand, or the path of a dynamical system described by differential equations from evaluations of the vector field. In other words, they infer a latent quantity from data. This book shows that it is thus formally possible to think of computational routines as learning machines, and to use the notion of Bayesian inference to build more flexible, efficient, or customised algorithms for computation. The text caters for Masters' and PhD students, as well as postgraduate researchers in artificial intelligence, computer science, statistics, and applied mathematics. Extensive background material is provided along with a wealth of figures, worked examples, and exercises (with solutions) to develop intuition.
