loading

Pattern recognition and machine learning / Christopher M. Bishop.

Tác giả : Christopher M. Bishop.

Nhà xuất bản : Springer

Năm xuất bản : 2006

Nơi xuất bản : New York

Mô tả vật lý : xx, 738 p. : ill. (some col.) ; 25 cm

ISBN : 9780387310732

Số phân loại : 006.4

Tùng thư : Information science and statistics

Chủ đề : 1. Học máy. 2. Nhận thức về mẫu. 3. Machine learning. 4. Pattern perceptionPattern perceptionPattern perceptionPattern perception.

Thông tin chi tiết

Tóm tắt :

This is the first textbook on pattern recognition to present the Bayesian viewpoint. The book presents approximate inference algorithms that permit fast approximate answers in situations where exact answers are not feasible. It uses graphical models to describe probability distributions when no other books apply graphical models to machine learning. No previous knowledge of pattern recognition or machine learning concepts is assumed. Familiarity with multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some experience in the use of probabilities would be helpful though not essential as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory.

 Thông tin dữ liệu nguồn

 Thư viện  Ký hiệu xếp giá  Dữ liệu nguồn
Thư viện đại học Cần Thơ
https://lrcopac.ctu.edu.vn/pages/opac/wpid-detailbib-id-249149.html