Inference in Statistical Modelling and Machine Learning

Idioma: inglés

Editorial: Cambridge University Press, GB, 2026

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Statistical modelling and machine learning offer a vast toolbox of inference methods with which to model the world, discover patterns and reach beyond the data to make predictions when the truth is not certain. This concise book provides a clear introduction to those tools and to the core ideas - probabilistic model, likelihood, prior, posterior, overfitting, underfitting, cross-validation - that unify them. Toy and real examples illustrate diverse applications ranging from biomedical data to treasure hunts, while the accompanying datasets and computational notebooks in R and Python encourage hands-on learning. Instructors can benefit from online lecture slides and solutions to all the exercises. Requiring only first-year university-level knowledge of calculus, probability and linear algebra, the book equips students in statistics, data science and machine learning, as well as those in quantitative applied and social science programmes, with the tools and conceptual foundations to explore more advanced techniques.…

N° de ref. del artículo LU-9781009630726

Título
Inference in Statistical Modelling and Machine Learning
Autor
James Burridge, Nick Tosh
Editorial
Cambridge University Press, GB
Año de publicación
2026
Estado
New
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
1009630725
ISBN 13
9781009630726
Peso del artículo
677 gramos

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