8 (812) 320-06-69

Каталог

Категории
Высшее образование (16+) (44671)
Высшее образование
Естественные науки (2770)
Естественные науки
Общественные науки (3854)
Общественные науки
Информатика и компьютерные технологии (4975)
Информатика и компьютерные технологии
Инженерное дело (1487)
Инженерное дело
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника (1412)
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника
Строительство. Архитектура (819)
Строительство. Архитектура
Строительство. Архитектура. Журналы (17)
Строительство. Архитектура. Журналы
Бетон и железобетон (3)
Бетон и железобетон
Жилищное строительство (7)
Жилищное строительство
Строительные материалы (7)
Строительные материалы
Юридические науки.Право (4557)
Юридические науки.Право
Отрасли права (2870)
Отрасли права
Гуманитарные науки (6444)
Гуманитарные науки
Иностранные языки (2420)
Иностранные языки
Экономика. Экономические науки (7774)
Экономика. Экономические науки
Образование. Педагогические науки (4112)
Образование. Педагогические науки
Медицина и здравоохранение (993)
Медицина и здравоохранение
Физическая культура и спорт (510)
Физическая культура и спорт
Среднее профессиональное образование (14+) (3312)
Среднее профессиональное образование
Коллекции (48316)
Коллекции
Издательские коллекции (47897)
Издательские коллекции
Журналы (1146)
Журналы
Остаться в выбранном разделе
Назад к каталогу

Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: основания, вывод / пер. с англ. А. А. Слинкина

Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: основания, вывод / пер. с англ. А. А. Слинкина ISBN 978-5-93700-120-7
ISBN 978-5-93700-120-7
Авторы: 
Кэвин П. Мэрфи
Тип издания: 
Практическое издание
Издательство: 
Москва: ДМК Пресс
Год: 
2024
Количество страниц: 
770
Аннотация

Дополняя ранее изданную книгу «Вероятностное машинное обучение. Введение», этот классический труд знакомит читателя с деталями самых актуальных теорий и методов машинного обучения (МО). В «Дополнительных темах» излагаются различные вопросы машинного обучения на более глубоком уровне. Рассмотрено обучение и тестирование при различных распределениях, порождение многомерных выходов, таких как изображения, текст и графы. Во второй книге описано применение байесовского вывода к вероятностным моделям, начиная с основ и заканчивая алгоритмами вывода. Издание предназначено специалистам в области МО и искусственного интеллекта, а также будет полезно студентам профильных специальностей. Предполагается, что читатель знаком с МО и другими математическими дисциплинами (теорией вероятностей, статистикой, линейной алгеброй).

Библиографическое описание Скопировать библиографическое описание

Кэвин П. Мэрфи. Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: основания, вывод / пер. с англ. А. А. Слинкина / П.М. Кэвин. - Москва : ДМК Пресс, 2024. - 770 с. - ISBN 978-5-93700-120-7. - URL: https://www.ibooks.ru/bookshelf/399439/reading (дата обращения: 17.07.2025). - Текст: электронный.