Inference and Learning from Data: Volume 3

Idioma: inglés

Editorial: Cambridge University Press, GB, 2022

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This extraordinary three-volume work, written in an engaging and rigorous style by a world authority in the field, provides an accessible, comprehensive introduction to the full spectrum of mathematical and statistical techniques underpinning contemporary methods in data-driven learning and inference. This final volume, Learning, builds on the foundational topics established in volume I to provide a thorough introduction to learning methods, addressing techniques such as least-squares methods, regularization, online learning, kernel methods, feedforward and recurrent neural networks, meta-learning, and adversarial attacks. A consistent structure and pedagogy is employed throughout this volume to reinforce student understanding, with over 350 end-of-chapter problems (including complete solutions for instructors), 280 figures, 100 solved examples, datasets and downloadable Matlab code. Supported by sister volumes Foundations and Inference, and unique in its scale and depth, this textbook sequence is ideal for early-career researchers and graduate students across many courses in signal processing, machine learning, data and inference.…

N° de ref. del artículo LU-9781009218283

Título
Inference and Learning from Data: Volume 3
Autor
Ali H. Sayed
Editorial
Cambridge University Press, GB
Año de publicación
2022
Estado
New
Encuadernación
Hardback
Idioma
inglés
ISBN 10
100921828X
ISBN 13
9781009218283
Peso del artículo
1760 gramos

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