The Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning Series)

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9780262018029: The Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning Series)
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"This comprehensive book should be of great interest to learners and practitioners in the field of machine learning." -- British Computer Society

From the Publisher:

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.

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Murphy, Kevin P.
Editorial: MIT Press (2012)
ISBN 10: 0262018020 ISBN 13: 9780262018029
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Descripción MIT Press, 2012. HRD. Estado de conservación: New. New Book. Shipped from UK in 4 to 14 days. Established seller since 2000. Nº de ref. de la librería WM-9780262018029

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Murphy, Kevin P.
Editorial: MIT Press Ltd 2012-09-18, Cambridge, Mass. (2012)
ISBN 10: 0262018020 ISBN 13: 9780262018029
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Descripción MIT Press Ltd 2012-09-18, Cambridge, Mass., 2012. hardback. Estado de conservación: New. Nº de ref. de la librería 9780262018029

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Murphy, Kevin P.
Editorial: MIT Press Ltd, United States (2012)
ISBN 10: 0262018020 ISBN 13: 9780262018029
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The Book Depository US
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Descripción MIT Press Ltd, United States, 2012. Hardback. Estado de conservación: New. 232 x 210 mm. Language: English . Brand New Book. 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. Nº de ref. de la librería AAH9780262018029

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Editorial: MIT Press Ltd, United States (2012)
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The Book Depository
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Descripción MIT Press Ltd, United States, 2012. Hardback. Estado de conservación: New. 232 x 210 mm. Language: English . Brand New Book. 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. Nº de ref. de la librería AAH9780262018029

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Editorial: MIT Press 2012-09-18|NU-GRD-04972984 (2012)
ISBN 10: 0262018020 ISBN 13: 9780262018029
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Descripción MIT Press 2012-09-18|NU-GRD-04972984, 2012. Hardcover. Estado de conservación: New. 9780262018029. Nº de ref. de la librería NU-GRD-04972984

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Herb Tandree Philosophy Books
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Descripción 2012. Hardback. Estado de conservación: NEW. 9780262018029 This listing is a new book, a title currently in-print which we order directly and immediately from the publisher. Nº de ref. de la librería HTANDREE01142976

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Speedy Hen LLC
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Descripción Estado de conservación: New. Bookseller Inventory # ST0262018020. Nº de ref. de la librería ST0262018020

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Editorial: MIT Press (2012)
ISBN 10: 0262018020 ISBN 13: 9780262018029
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(Uxbridge, Reino Unido)
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ISBN 10: 0262018020 ISBN 13: 9780262018029
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Editorial: Mit Pr (2012)
ISBN 10: 0262018020 ISBN 13: 9780262018029
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Revaluation Books
(Exeter, Reino Unido)
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Descripción Mit Pr, 2012. Hardcover. Estado de conservación: Brand New. 1st edition. 1104 pages. 9.10x8.10x1.70 inches. In Stock. Nº de ref. de la librería __0262018020

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