A substantially revised third edition of a comprehensive textbook that covers a broad range of topics not often included in introductory texts. The goal of machine learning is to program computers to use example data or past experience to solve a given problem. Many successful applications of machine learning exist already, including systems that analyze past sales data to predict customer behavior, optimize robot behavior so that a task can be completed using minimum resources, and extract knowledge from bioinformatics data. Introduction to Machine Learning is a comprehensive textbook on the subject, covering a broad array of topics not usually included in introductory machine learning texts. Subjects include supervised learning; Bayesian decision theory; parametric, semi-parametric, and nonparametric methods; multivariate analysis; hidden Markov models; reinforcement learning; kernel machines; graphical models; Bayesian estimation; and statistical testing. Machine learning is rapidly becoming a skill that computer science students must master before graduation. The third edition of Introduction to Machine Learning reflects this shift, with added support for beginners, including selected solutions for exercises and additional example data sets (with code available online). Other substantial changes include discussions of outlier detection; ranking algorithms for perceptrons and support vector machines; matrix decomposition and spectral methods; distance estimation; new kernel algorithms; deep learning in multilayered perceptrons; and the nonparametric approach to Bayesian methods. All learning algorithms are explained so that students can easily move from the equations in the book to a computer program. The book can be used by both advanced undergraduates and graduate students. It will also be of interest to professionals who are concerned with the application of machine learning methods.
Negatief, positief, neutraal: we zetten een review altijd online. We controleren wel eerst of ’ie voldoet aan onze reviewvoorwaarden en niet nep is. We controleren ook of ’ie is geschreven door iemand die het artikel heeft gekocht via bol.com en zetten dit er dan bij. De controles gebeuren automatisch, al kijken er soms mensen mee. Bol.com betaalt niet voor reviews. Als een reviewer door een andere partij is vergoed, staat dit in de review zelf.
Negatief, positief, neutraal: we zetten een review altijd online. We controleren wel eerst of ’ie voldoet aan onze reviewvoorwaarden en niet nep is. We controleren ook of ’ie is geschreven door iemand die het artikel heeft gekocht via bol.com en zetten dit er dan bij. De controles gebeuren automatisch, al kijken er soms mensen mee. Bol.com betaalt niet voor reviews. Als een reviewer door een andere partij is vergoed, staat dit in de review zelf.
Machine Learning
SonyS
20-29 jaar
Gent
31 januari 2017
Heeft dit artikel gekocht
Positieve punten
Praktisch toepasbaar
Heldere uitleg
oefeningen
Het boek is zoals het zegt een (redelijk uitgebreide) inleiding tot Machine Learning. De wiskundige theorie achter de techniek wordt besproken, maar gaat niet altijd tot in detail. Het idee achter de technieken is echter steeds duidelijk.
De prijs van dit product is 136 euro en 01 cent. Dit is een tweedehands product.136
01
Alleen tweedehands
Goed
.
1 - 2 weken
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.
