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Sinopsis
This practical introduction for final-year undergraduate and graduate students is ideally suited to computer scientists without a background in calculus and linear algebra. Numerous examples and exercises are provided. Additional resources available online and in the comprehensive software package include computer code, demos and teaching materials for instructors.
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David Barber is Reader in Information Processing in the Department of Computer Science, University College London.
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Bayesian Reasoning and Machine Learning
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Cambridge University Press, 2012
ISBN 10: 0521518148
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BAYESIAN REASONING & MACHINE LEARNING
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Condición: New. 2012. unknown. hardcover. A practical introduction perfect for final-year undergraduate and graduate students without a solid background in linear algebra and calculus. Num Pages: 720 pages, 287 b/w illus. 1 table 260 exercises. BIC Classification: PBT; UYQM. Category: (P) Professional & Vocational; (U) Tertiary Education (US: College). Dimension: 247 x 195 x 38. Weight in Grams: 1698. 728 pages, 287 b/w illus. 1 table 260 exercises. A practical introduction perfect for final-year undergraduate and graduate students without a solid background in linear algebra and calculus. Cateogry: (P) Professional & Vocational; (U) Tertiary Education (US: College). BIC Classification: PBT; UYQM. Dimension: 247 x 195 x 38. Weight: 1730. . . . . . Nº de ref. del artículo: V9780521518147
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