Распознавание образов и машинное обучение
Бишоп Кристофер М.
Код товара: 4096378
(0 оценок)Оценить
ОтзывНаписать отзыв
ВопросЗадать вопрос
1 / 2
PDF
Нет в наличии
Доставим в
г. МоскваКурьером
'%3e%3crect%20width='40'%20height='40'%20rx='1.33333'%20fill='%235B2599'/%3e%3cpath%20d='M11.6667%2014.537L5.77778%2021.2037L13.2222%2025.8704L25.1111%2025.3148L24.5556%2016.6482L20.6667%2014.537H11.6667Z'%20fill='white'/%3e%3cpath%20d='M17%2016.3149L14.3333%209.87042L18.4444%203.64819L31%206.20375L35.2222%2023.6482L21.4444%2038.426L14.1111%2025.0926L23.3333%2025.8704L24.1111%2014.7593L17%2016.3149Z'%20fill='%2365D0DD'%20stroke='%2365D0DD'%20stroke-width='0.222222'/%3e%3cpath%20fill-rule='evenodd'%20clip-rule='evenodd'%20d='M16.3702%200.549052C10.9656%201.12198%206.10232%204.0939%203.0359%208.69756C1.67884%2010.7349%200.821097%2012.8096%200.301173%2015.3115C0.0501214%2016.5203%200.00690573%2017.0127%200.000445654%2018.7392C-0.00746236%2020.8657%200.0863201%2021.6614%200.56793%2023.5556C1.44728%2027.0136%202.61789%2028.8896%208.1251%2035.6671C12.6346%2041.2167%2014.4445%2043.8483%2016.2657%2047.5032C17.8764%2050.7355%2018.8331%2053.7366%2019.4241%2057.4102L19.5547%2058.2222H19.9851C20.3966%2058.2222%2020.4184%2058.2036%2020.4814%2057.8022C21.556%2050.9486%2023.9992%2045.6599%2029.161%2039.0128C29.5916%2038.4583%2030.8265%2036.921%2031.9051%2035.5965C34.231%2032.7405%2036.5804%2029.669%2037.2227%2028.6446C40.5423%2023.3494%2040.9125%2016.5623%2038.1907%2010.8986C35.4085%205.10925%2029.9531%201.26568%2023.4886%200.540203C22.3134%200.408257%2017.643%200.414081%2016.3702%200.549052ZM24.6383%208.06505C25.4205%208.53011%2026.7108%209.79659%2027.2974%2010.6746C28.443%2012.3898%2029.2639%2014.5619%2029.7377%2017.1315C30.0068%2018.5908%2030.0653%2022.0425%2029.849%2023.6895C29.3587%2027.4207%2028.0784%2030.4471%2026.1617%2032.4052C24.9507%2033.6423%2024.2814%2033.9726%2022.9874%2033.9718C22.1684%2033.9713%2021.9514%2033.9273%2021.3793%2033.6452C20.1944%2033.0613%2018.7227%2031.3826%2017.8364%2029.6041C17.5036%2028.9364%2016.8052%2027.0647%2016.6975%2026.5518L16.621%2026.1878H17.286C17.9195%2026.1878%2017.9547%2026.2025%2018.0249%2026.4958C18.0655%2026.6652%2018.3166%2027.2575%2018.583%2027.8119C19.5493%2029.8237%2021.025%2030.9905%2022.4396%2030.8615C26.4284%2030.4978%2028.7121%2022.0424%2026.591%2015.491C25.9102%2013.3885%2024.7427%2011.7574%2023.4926%2011.1626C22.7107%2010.7907%2022.0678%2010.7524%2021.253%2011.029C20.4928%2011.2872%2019.2796%2012.524%2018.7165%2013.6148L18.2973%2014.4269H17.623H16.9487L17.0233%2014.1189C17.1613%2013.5493%2017.8502%2012.0467%2018.3883%2011.1416C19.3043%209.6008%2021.0802%207.97152%2022.1488%207.69161C22.3344%207.643%2022.8307%207.62407%2023.2516%207.6495C23.8673%207.68657%2024.1386%207.768%2024.6383%208.06505ZM22.2077%2020.7026V24.4022L20.7319%2024.3709L19.2561%2024.3397L19.2263%2021.6235L19.1964%2018.9072H16.4913H13.7862L13.6483%2019.7325C13.4881%2020.6919%2012.9405%2021.8984%2012.3618%2022.5675C11.496%2023.5685%209.99273%2024.3148%208.53576%2024.4669L7.83963%2024.5396V23.1374V21.7352L8.4344%2021.6856C10.026%2021.5529%2010.6998%2020.5141%2010.9087%2017.8712L10.9773%2017.0031H16.5925H22.2077V20.7026Z'%20fill='%235B2599'/%3e%3c/g%3e%3cdefs%3e%3cclipPath%20id='clip0_965_57'%3e%3crect%20width='40'%20height='40'%20rx='1.33333'%20fill='white'/%3e%3c/clipPath%3e%3c/defs%3e%3c/svg%3e)
бесплатно от 10 000 ₽
В пункт выдачи
от 155 ₽
бесплатно от 10 000 ₽
Точная стоимость доставки рассчитывается при оформлении заказа
Переводчик:
Редактор:
Описание
Характеристики
Этот совершенно новый учебник отражает современные достижения распознавания образов и машинного обучения и представляет собой всеобъемлющее введение в эту область. Он предназначен для студентов старших курсов и аспирантов первого года обучения, а также исследователей и практиков. От читателей не требуется предварительных знаний в области распознавания образов и машинного обучения. Достаточно знать основы многомерного математического анализа и линейной алгебры. Опыт применения теории вероятностей желателен, но не обязателен, поскольку книга содержит самостоятельное введение в теорию вероятностей.
Книгу удобно использовать для преподавания курсов по машинному обучению, статистике, компьютерным наукам, интеллектуальному анализу данных и биоинформатике. Для удобства преподавания учебник содержит большой методический материал, включающий более чем 400 упражнений, ранжированных по сложности. Решения некоторых упражнений можно найти на веб-сайте, посвященном книге. Книга сопровождается публикацией большого объема дополнительного материала на английском языке на веб-сайте, который содержит новейшую информацию.
Книгу удобно использовать для преподавания курсов по машинному обучению, статистике, компьютерным наукам, интеллектуальному анализу данных и биоинформатике. Для удобства преподавания учебник содержит большой методический материал, включающий более чем 400 упражнений, ранжированных по сложности. Решения некоторых упражнений можно найти на веб-сайте, посвященном книге. Книга сопровождается публикацией большого объема дополнительного материала на английском языке на веб-сайте, который содержит новейшую информацию.
код в Майшоп
4096378
возрастная категория
18+ (нет данных)
количество томов
1
количество страниц
960 стр.
размеры
242x173x45 мм
страна изготовления
Россия
наличие иллюстраций
рисунки
тип иллюстраций
чёрно-белые
формат
70x100/16 (170x240) мм
ISBN
978-5-907144-55-2
тип бумаги
офсетная (60-220 г/м2)
цвет
Жёлтый
стандарт
вес
язык
русский
переплёт
Твёрдый переплёт
Содержание
Предисловие
Математические обозначения
Глава 1. Введение
Глава 2. Распределения вероятностей
Глава 3. Модели линейной регрессии
Глава 4. Линейные модели классификации
Глава 5. Нейронные сети
Глава 6. Ядерные методы
Глава 7. Разреженные ядерные методы
Глава 8. Графовые модели
Глава 9. Смеси распределений и EM-алгоритм
Глава 10. Приближенный вывод
Глава 11. Выборочные методы
Глава 12. Непрерывные латентные переменные
Глава 13. Последовательные данные
Глава 14. Комбинирование моделей
Приложение A. Наборы данных
Приложение Б. Плотности распределений
Приложение В. Свойства матриц
Приложение Г. Вариационное исчисление
Приложение Д. Множители Лагранжа
Библиография
Предметный указатель
Математические обозначения
Глава 1. Введение
Глава 2. Распределения вероятностей
Глава 3. Модели линейной регрессии
Глава 4. Линейные модели классификации
Глава 5. Нейронные сети
Глава 6. Ядерные методы
Глава 7. Разреженные ядерные методы
Глава 8. Графовые модели
Глава 9. Смеси распределений и EM-алгоритм
Глава 10. Приближенный вывод
Глава 11. Выборочные методы
Глава 12. Непрерывные латентные переменные
Глава 13. Последовательные данные
Глава 14. Комбинирование моделей
Приложение A. Наборы данных
Приложение Б. Плотности распределений
Приложение В. Свойства матриц
Приложение Г. Вариационное исчисление
Приложение Д. Множители Лагранжа
Библиография
Предметный указатель
Отзывы
Вопросы
Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!
Дарим бонусы за отзывы!
За какие отзывы можно получить бонусы?
- За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию
Как получить больше бонусов за отзыв?
- Публикуйте фото или видео к отзыву
- Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"
Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре
Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Распознавание образов и машинное обучение» (авторы: Бишоп Кристофер М.), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!