9780262048439 - probabilistic machine learning: advanced topics (adaptive computation and machine learning series) de murphy, kevin p. (39 resultados)
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hardcover. Condición: Good. Bruise/tear to cover.
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Condición: good. Gently used with minimal wear on the corners and cover. A few pages may contain light highlighting or writing, but the text remains fully legible. Dust jacket may be missing, and supplemental materials like CDs or codes may not be included. May be ex-library with library markings. Ships promptly.
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hardcover. Condición: Good. Connecting readers with great books since 1972! Used textbooks may not include companion materials such as access codes, etc. May have some wear or writing/highlighting. We ship orders daily and Customer Service is our top priority.
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Hardcover. Condición: Very Good. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting.
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. An advanced book for researchers and graduate students working in machine learning and statistics who want to learn about deep learning, Bayesian inference, generative models, and decision making under uncertainty.An advanced counterpart to Probabilistic Machine Learning- An Introduction, th…is high-level textbook provides researchers and graduate students detailed coverage of cutting-edge topics in machine learning, including deep generative modeling, graphical models, Bayesian inference, reinforcement learning, and causality. This volume puts deep learning into a larger statistical context and unifies approaches based on deep learning with ones based on probabilistic modeling and inference. With contributions from top scientists and domain experts from places such as Google, DeepMind, Amazon, Purdue University, NYU, and the University of Washington, this rigorous book is essential to understanding the vital issues in machine learning.Covers generation of high dimensional outputs, such as images, text, and graphs Discusses methods for discovering insights about data, based on latent variable models Considers training and testing under different distributionsExplores how to use probabilistic models and inference for causal inference and decision makingFeatures online Python code accompaniment "An advanced book for researchers and graduate students working in machine learning and statistics that reflects the influence of deep learning"-- Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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