Machine Learning A Bayesian and Optimization Perspective
Afbeeldingen
Sla de afbeeldingen overArtikel vergelijken
- Engels
- Hardcover
- 9780128015223
- 08 mei 2015
- 1062 pagina's
Samenvatting
This tutorial text gives a unifying perspective on machine learning by covering both�probabilistic and deterministic approaches -which are based on optimization techniques - together with the Bayesian inference approach, whose essence lies�in the use of a hierarchy of probabilistic models. The book presents the major machine learning methods as they have been developed in different disciplines, such as statistics, statistical and adaptive signal processing and computer science. Focusing on the physical reasoning behind the mathematics, all the various methods and techniques are explained in depth, supported by examples and problems, giving an invaluable resource to the student and researcher for understanding and applying machine learning concepts.
The book builds carefully from the basic classical methods� to �the most recent trends, with chapters written to be as self-contained as possible, making the text suitable for �different courses: pattern recognition, statistical/adaptive signal processing, statistical/Bayesian learning, as well as short courses on sparse modeling, deep learning, and probabilistic graphical models.
- All major classical techniques: Mean/Least-Squares regression and filtering, Kalman filtering, stochastic approximation and online learning, Bayesian classification, decision trees, logistic regression and boosting methods.
- The latest trends: Sparsity, convex analysis and optimization, online distributed algorithms, learning in RKH spaces, Bayesian inference, graphical and hidden Markov models, particle filtering, deep learning, dictionary learning and latent variables modeling.
- Case studies - protein folding prediction, optical character recognition, text authorship identification, fMRI data analysis, change point detection, hyperspectral image unmixing, target localization, channel equalization and echo cancellation, show how the theory can be applied.
- MATLAB code for all the main algorithms are available on an accompanying website, enabling the reader to experiment with the code.
Productspecificaties
Inhoud
- Taal
- en
- Bindwijze
- Hardcover
- Oorspronkelijke releasedatum
- 08 mei 2015
- Aantal pagina's
- 1062
- Illustraties
- Nee
Betrokkenen
- Hoofdauteur
- Sergios Theodoridis
- Tweede Auteur
- Sergios Theodoridis
- Co Auteur
- Sergios Theodoridis
- Hoofduitgeverij
- Elsevier Science Publishing Co Inc
Overige kenmerken
- Extra groot lettertype
- Nee
- Product breedte
- 150 mm
- Product hoogte
- 22 mm
- Product lengte
- 210 mm
- Studieboek
- Ja
- Verpakking breedte
- 200 mm
- Verpakking hoogte
- 243 mm
- Verpakking lengte
- 240 mm
- Verpakkingsgewicht
- 2290 g
EAN
- EAN
- 9780128015223
Je vindt dit artikel in
- Categorieën
- Boek, ebook of luisterboek?
- Boek
- Taal
- Engels
- Studieboek of algemeen
- Algemene boeken
Kies gewenste uitvoering
Prijsinformatie en bestellen
Alle bindwijzen en edities (3)
-
91,00Direct beschikbaar
-
71,00Direct beschikbaar
-
92,99Uiterlijk 17 mei in huis
Levertijd
We doen er alles aan om dit artikel op tijd te bezorgen. Het is echter in een enkel geval mogelijk dat door omstandigheden de bezorging vertraagd is.
Bezorgopties
We bieden verschillende opties aan voor het bezorgen of ophalen van je bestelling. Welke opties voor jouw bestelling beschikbaar zijn, zie je bij het afronden van de bestelling.
Tooltip
Rapporteer dit artikel
Je wilt melding doen van illegale inhoud over dit artikel:
- Ik wil melding doen als klant
- Ik wil melding doen als autoriteit of trusted flagger
- Ik wil melding doen als partner
- Ik wil melding doen als merkhouder
Geen klant, autoriteit, trusted flagger, merkhouder of partner? Gebruik dan onderstaande link om melding te doen.