9781493938438 - pattern recognition and machine learning (information science and statistics) de bishop, christopher m. (44 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2016
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2016
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Idioma: Inglés
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Editorial: Springer, 2016
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Editorial: Springer, 2016
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Editorial: Springer 2016-08-23, 2016
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Editorial: Springer, 2016
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Editorial: Springer, 2016
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Editorial: Springer, 2016
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Editorial: Springer, 2016
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Editorial: Springer-Verlag New York Inc., US, 2016
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Paperback. Condición: New. Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science. However, these activities can be viewed as two facets of the same field, and together they have undergone substantial development over the past ten years. In particular, Bayesian methods have grow…n from a specialist niche to become mainstream, while graphical models have emerged as a general framework for describing and applying probabilistic models. Also, the practical applicability of Bayesian methods has been greatly enhanced through the development of a range of approximate inference algorithms such as variational Bayes and expectation pro- gation. Similarly, new models based on kernels have had significant impact on both algorithms and applications. This new textbook reacts these recent developments while providing a comprehensive introduction to the fields of pattern recognition and machine learning. It is aimed at advanced undergraduates or first year PhD students, as wellas researchers and practitioners, and assumes no previous knowledge of pattern recognition or - chine learning concepts. Knowledge of multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some familiarity with probabilities would be helpful though not essential as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory. Softcover Reprint of the Original 1st 2006 ed.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2016
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer-Verlag New York Inc., New York, 2016
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Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
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Paperback. Condición: new. Paperback. Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science. However, these activities can be viewed as two facets of the same field, and together they have undergone substantial development over the past ten years. In particular, Bayesian method…s have grown from a specialist niche to become mainstream, while graphical models have emerged as a general framework for describing and applying probabilistic models. Also, the practical applicability of Bayesian methods has been greatly enhanced through the development of a range of approximate inference algorithms such as variational Bayes and expectation pro- gation. Similarly, new models based on kernels have had significant impact on both algorithms and applications. This new textbook reacts these recent developments while providing a comprehensive introduction to the fields of pattern recognition and machine learning. It is aimed at advanced undergraduates or first year PhD students, as wellas researchers and practitioners, and assumes no previous knowledge of pattern recognition or - chine learning concepts. Knowledge of multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some familiarity with probabilities would be helpful though not essential as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory. Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science. In particular, Bayesian methods have grown from a specialist niche to become mainstream, while graphical models have emerged as a general framework for describing and applying probabilistic models. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2016
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Editorial: Springer, 2016
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Editorial: Springer 2016-08, 2016
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PF. Condición: New.
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Editorial: Springer Aug 2016, 2016
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Librería: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, AlemaniaRheinberg-Buch Andreas Meier eK
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware -Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science. However, these activities can be viewed as two facets of the same field, and together they have undergone substantial development over the past ten years. In particular, Bayesian method…s have grown from a specialist niche to become mainstream, while graphical models have emerged as a general framework for describing and applying probabilistic models. Also, the practical applicability of Bayesian methods has been greatly enhanced through the development of a range of approximate inference algorithms such as variational Bayes and expectation pro- gation. Similarly, new models based on kernels have had significant impact on both algorithms and applications. This new textbook reacts these recent developments while providing a comprehensive introduction to the fields of pattern recognition and machine learning. It is aimed at advanced undergraduates or first year PhD students, as wellas researchers and practitioners, and assumes no previous knowledge of pattern recognition or - chine learning concepts. Knowledge of multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some familiarity with probabilities would be helpful though not essential as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory. 760 pp. Englisch.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer-Verlag New York Inc., US, 2016
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Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino UnidoRarewaves.com USA
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EUR 109,46
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Paperback. Condición: New. Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science. However, these activities can be viewed as two facets of the same field, and together they have undergone substantial development over the past ten years. In particular, Bayesian methods have grow…n from a specialist niche to become mainstream, while graphical models have emerged as a general framework for describing and applying probabilistic models. Also, the practical applicability of Bayesian methods has been greatly enhanced through the development of a range of approximate inference algorithms such as variational Bayes and expectation pro- gation. Similarly, new models based on kernels have had significant impact on both algorithms and applications. This new textbook reacts these recent developments while providing a comprehensive introduction to the fields of pattern recognition and machine learning. It is aimed at advanced undergraduates or first year PhD students, as wellas researchers and practitioners, and assumes no previous knowledge of pattern recognition or - chine learning concepts. Knowledge of multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some familiarity with probabilities would be helpful though not essential as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory. Softcover Reprint of the Original 1st 2006 ed.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2016
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Librería: Speedyhen, Hertfordshire, Reino UnidoSpeedyhen
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EUR 62,53
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Condición: NEW.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer New York, 2016
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Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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Kartoniert / Broschiert. Condición: New. First text on pattern recognition to present the Bayesian viewpoint, one that has become increasing popular in the last five years. Presents approximate inference algorithms that permit fast approximate answers in situations where exact answers ar.
