Inference learning data de sayed ali (41 resultados)
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Librería: BooksRun, Philadelphia, PA, Estados Unidos de AmericaBooksRun
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Librería: Friends of the Multnomah County Library, Portland, OR, Estados Unidos de AmericaFriends of the Multnomah County Library
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Librería: Book Grocer, Tullamarine, VIC, AustraliaBook Grocer
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Hardback. Ali H. Sayed (Ecole Polytechnique Federale de Lausanne), Cambridge University Press. 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 under…pinning contemporary methods in data-driven learning and inference. This first volume, Foundations, introduces core topics in inference and learning, such as matrix theory, linear algebra, random variables, convex optimization and stochastic optimization, and prepares students for studying their practical application in later volumes. A consistent structure and pedagogy is employed throughout this volume to reinforce student understanding, with over 600 end-of-chapter problems (including solutions for instructors), 100 figures, 180 solved examples, datasets and downloadable Matlab code. Supported by sister volumes Inference and Learning, 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, statistical analysis, data science and inference. Hardback.
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Librería: AMM Books, Gillingham, KENT, Reino UnidoAMM Books
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hardcover. Condición: Very Good. In stock ready to dispatch from the UK.
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Librería: BooksRun, Philadelphia, PA, Estados Unidos de AmericaBooksRun
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Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino UnidoChiron Media
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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EUR 121,29
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Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandaKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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Condición: New. 2022. New. Hardcover. . . . . .
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EUR 125,85
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Condición: New. New edition niversity Press NO-PA16APR2015-KAP.
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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EUR 118,99
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. 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 second volume, Inference, builds on the foundational topics established in volume I to introduce students to techniques for inferring unknown variables and quantities, including Bayesian inference, Monte Carlo Markov Chain methods, maximum-likelihood estimation, hidden Markov models, Bayesian networks, and reinforcement learning. A consistent structure and pedagogy is employed throughout this volume to reinforce student understanding, with over 350 end-of-chapter problems (including solutions for instructors), 180 solved examples, almost 200 figures, datasets and downloadable Matlab code. Supported by sister volumes Foundations and Learning, 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, statistical analysis, data science and inference. Written in an engaging and rigorous style by a world authority in the field, this is an accessible and comprehensive introduction to techniques for inferring unknown variables and quantities. With downloadable Matlab code and solutions for instructors, this is the ideal introduction for students of data science, machine learning and engineering. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
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EUR 138,91
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. 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. Written in an engaging and rigorous style by a world authority in the field, this is an accessible and comprehensive introduction to learning methods. With downloadable Matlab code and solutions for instructors, this is the ideal introduction for students of data science, machine learning and engineering. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Condición: New. 2022. New. Hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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EUR 131,51
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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EUR 128,11
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Hardcover. Condición: Brand New. 990 pages. 9.80x7.20x1.69 inches. In Stock.
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Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino UnidoRarewaves.com USA
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EUR 152,21
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Hardback. Condición: New. 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. T…his 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.
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Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandaKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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EUR 145,08
Envío por EUR 9,50Se envía de Irlanda a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New. 2022. New. Hardcover. . . . . .
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Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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EUR 110,34
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EUR 110,34
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EUR 122,99
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EUR 102,50
Envío por EUR 70,02Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Buch. Condición: Neu. Neuware - 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 infere…nce. 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.
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Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de AmericaKennys Bookstore
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EUR 178,03
Envío por EUR 8,99Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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