Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: Emerald Green Media, Simi Valley, CA, Estados Unidos de America
EUR 31,58
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Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
EUR 80,30
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Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
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Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: GoldBooks, Denver, CO, Estados Unidos de America
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Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, Cambridge, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de America
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Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. Probabilistic numerical computation formalises the connection between machine learning and applied mathematics. Numerical algorithms approximate intractable quantities from computable ones. They estimate integrals from evaluations of the integrand, or the path of a dynamical system described by differential equations from evaluations of the vector field. In other words, they infer a latent quantity from data. This book shows that it is thus formally possible to think of computational routines as learning machines, and to use the notion of Bayesian inference to build more flexible, efficient, or customised algorithms for computation. The text caters for Masters' and PhD students, as well as postgraduate researchers in artificial intelligence, computer science, statistics, and applied mathematics. Extensive background material is provided along with a wealth of figures, worked examples, and exercises (with solutions) to develop intuition. This text provides a first comprehensive introduction to probabilistic numerics, aimed at Masters' and PhD students, as well as postgraduate researchers in artificial intelligence, computer science, statistics, and applied mathematics. It contains extensive background material, and uses figures, exercises, and worked examples to develop intuition. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
EUR 73,99
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Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
EUR 79,81
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Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
EUR 80,02
Cantidad disponible: 1 disponibles
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Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press 2022-06-30, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
EUR 74,88
Cantidad disponible: 1 disponibles
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Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
EUR 82,20
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Añadir al carritoCondición: New. 2022. Hardcover. . . . . .
Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
EUR 81,55
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 300 pages. 10.16x8.27x0.94 inches. In Stock.
Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
EUR 82,74
Cantidad disponible: 1 disponibles
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Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, GB, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
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Añadir al carritoHardback. Condición: New. Probabilistic numerical computation formalises the connection between machine learning and applied mathematics. Numerical algorithms approximate intractable quantities from computable ones. They estimate integrals from evaluations of the integrand, or the path of a dynamical system described by differential equations from evaluations of the vector field. In other words, they infer a latent quantity from data. This book shows that it is thus formally possible to think of computational routines as learning machines, and to use the notion of Bayesian inference to build more flexible, efficient, or customised algorithms for computation. The text caters for Masters' and PhD students, as well as postgraduate researchers in artificial intelligence, computer science, statistics, and applied mathematics. Extensive background material is provided along with a wealth of figures, worked examples, and exercises (with solutions) to develop intuition.
Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
EUR 101,54
Cantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. 2022. Hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: Speedyhen, Hertfordshire, Reino Unido
EUR 67,85
Cantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoCondición: NEW.
Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
EUR 113,13
Cantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 300 pages. 10.16x8.27x0.94 inches. In Stock.
Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: moluna, Greven, Alemania
EUR 82,52
Cantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoGebunden. Condición: New. This text provides a first comprehensive introduction to probabilistic numerics, aimed at Masters and PhD students, as well as postgraduate researchers in artificial intelligence, computer science, statistics, and applied mathematics. It contains extensive.
Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press Okt 2022, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
EUR 86,72
Cantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Neuware - Probabilistic numerical computation formalises the connection between machine learning and applied mathematics. Numerical algorithms approximate intractable quantities from computable ones. They estimate integrals from evaluations of the integrand, or the path of a dynamical system described by differential equations from evaluations of the vector field. In other words, they infer a latent quantity from data. This book shows that it is thus formally possible to think of computational routines as learning machines, and to use the notion of Bayesian inference to build more flexible, efficient, or customised algorithms for computation. The text caters for Masters' and PhD students, as well as postgraduate researchers in artificial intelligence, computer science, statistics, and applied mathematics. Extensive background material is provided along with a wealth of figures, worked examples, and exercises (with solutions) to develop intuition.
Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
EUR 92,05
Cantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Probabilistic Numerics | Computation as Machine Learning | Hans P. Kersting (u. a.) | Buch | Gebunden | Englisch | 2022 | Cambridge University Press | EAN 9781107163447 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, GB, 2022
ISBN 10: 1107163447 ISBN 13: 9781107163447
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
EUR 103,88
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Añadir al carritoHardback. Condición: New. Probabilistic numerical computation formalises the connection between machine learning and applied mathematics. Numerical algorithms approximate intractable quantities from computable ones. They estimate integrals from evaluations of the integrand, or the path of a dynamical system described by differential equations from evaluations of the vector field. In other words, they infer a latent quantity from data. This book shows that it is thus formally possible to think of computational routines as learning machines, and to use the notion of Bayesian inference to build more flexible, efficient, or customised algorithms for computation. The text caters for Masters' and PhD students, as well as postgraduate researchers in artificial intelligence, computer science, statistics, and applied mathematics. Extensive background material is provided along with a wealth of figures, worked examples, and exercises (with solutions) to develop intuition.