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Sinopsis
Providing a unique approach to machine learning, this text contains fresh and intuitive, yet rigorous, descriptions of all fundamental concepts necessary to conduct research, build products, tinker, and play. By prioritizing geometric intuition, algorithmic thinking, and practical real world applications in disciplines including computer vision, natural language processing, economics, neuroscience, recommender systems, physics, and biology, this text provides readers with both a lucid understanding of foundational material as well as the practical tools needed to solve real-world problems. With in-depth Python and MATLAB/OCTAVE-based computational exercises and a complete treatment of cutting edge numerical optimization techniques, this is an essential resource for students and an ideal reference for researchers and practitioners working in machine learning, computer science, electrical engineering, signal processing, and numerical optimization.
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Acerca de los autores
Jeremy Watt received his PhD in Computer Science and Electrical Engineering from Northwestern University, Illinois. His research interests lie in machine learning and computer vision, as well as numerical optimization.
Reza Borhani received his PhD in Computer Science and Electrical Engineering from Northwestern University, Illinois. His research interests lie in the design and analysis of algorithms for problems in machine learning and computer vision.
Aggelos K. Katsaggelos is a professor and holder of the AT&T chair in the Department of Electrical Engineering and Computer Science at Northwestern University, Illinois, where he also heads the Image and Video Processing Laboratory.
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Machine Learning Refined: Foundations, Algorithms, and Applications
Publicado por
Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107123526
ISBN 13: 9781107123526
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Librería: HPB-Red, Dallas, TX, Estados Unidos de America
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Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107123526
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Librería: Bay State Book Company, North Smithfield, RI, Estados Unidos de America
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Condición: good. The book is in good condition with all pages and cover intact, including the dust jacket if originally issued. The spine may show light wear. Pages may contain some notes or highlighting, and there might be a "From the library of" label. Boxed set packaging, shrink wrap, or included media like CDs may be missing. Nº de ref. del artículo: BSM.Q7E2
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Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107123526
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Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107123526
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Machine Learning Refined: Foundations, Algorithms, and Applications
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Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107123526
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Machine Learning Refined: Foundations, Algorithms, and Applications
Publicado por
Cambridge University Press, 2017
ISBN 10: 1107123526
ISBN 13: 9781107123526
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ISBN 10: 1107123526
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Librería: Labyrinth Books, Princeton, NJ, Estados Unidos de America
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Machine Learning Refined: Foundations, Algorithms, and Applications
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Hardcover. Condición: Brand New. 1st edition. 298 pages. 10.00x7.00x0.50 inches. In Stock. Nº de ref. del artículo: 1107123526
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