- Main
- Computers - Artificial Intelligence (AI)
- Probabilistic Machine Learning: An...
Probabilistic Machine Learning: An Introduction
Kevin P. MurphyНаскільки Вам сподобалась ця книга?
Яка якість завантаженого файлу?
Скачайте книгу, щоб оцінити її якість
Яка якість скачаних файлів?
A detailed and up-to-date introduction to machine learning, presented through the unifying lens of probabilistic modeling and Bayesian decision theory. This book offers a detailed and up-to-date introduction to machine learning (including deep learning) through the unifying lens of probabilistic modeling and Bayesian decision theory. The book covers mathematical background (including linear algebra and optimization), basic supervised learning (including linear and logistic regression and deep neural networks), as well as more advanced topics (including transfer learning and unsupervised learning). End-of-chapter exercises allow students to apply what they have learned, and an appendix covers notation.
Probabilistic Machine Learning grew out of the author’s 2012 book, Machine Learning: A Probabilistic Perspective. More than just a simple update, this is a completely new book that reflects the dramatic developments in the field since 2012, most notably deep learning.
In addition, the new book is accompanied by online Python code, using libraries such as scikit-learn, JAX, PyTorch, and Tensorflow, which can be used to reproduce nearly all the figures; this code can be run inside a web browser using cloud-based notebooks, and provides a practical complement to the theoretical topics discussed in the book. This introductory text will be followed by a sequel that covers more advanced topics, taking the same probabilistic approach.
Probabilistic Machine Learning grew out of the author’s 2012 book, Machine Learning: A Probabilistic Perspective. More than just a simple update, this is a completely new book that reflects the dramatic developments in the field since 2012, most notably deep learning.
In addition, the new book is accompanied by online Python code, using libraries such as scikit-learn, JAX, PyTorch, and Tensorflow, which can be used to reproduce nearly all the figures; this code can be run inside a web browser using cloud-based notebooks, and provides a practical complement to the theoretical topics discussed in the book. This introductory text will be followed by a sequel that covers more advanced topics, taking the same probabilistic approach.
Категорії:
Рік:
2022
Видання:
1
Видавництво:
The MIT Press
Мова:
english
Сторінки:
854
ISBN 10:
0262046822
ISBN 13:
9780262046824
Серії:
Adaptive Computation and Machine Learning
Файл:
PDF, 50.44 MB
Ваші теги:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2022
Читати Онлайн
- Завантажити
- pdf 50.44 MB Current page
- Checking other formats...
- Конвертувати в
- Розблокуйте контевтування файлів розміром більше 8 МБPremium
Чи бажаєте додати книгарню? Зв'яжіться з нами за support@z-lib.do
Напротязі 1-5 хвилин файл буде доставлено на ваш email.
Напротязі 1-5 хвилин файл буде доставлено на ваш Telegram акаунт.
Увага: переконайтесь, що ви прив'язали свій акаунт до Z-Library Telegram боту.
Напртязі 1-5 хвилин файл буде доставлений на ваш Kindle пристрій.
Примітки: вам необхідно верифікувати кожну книгу, яку Ви надсилаєте на Kindle. Перевірте Вашу електронну скриньку на наявність листів з підтвердженням від Amazon Kindle Support.
Виконується конвертація в
Конвертація в не вдалась
Переваги Преміум статусу
- Надсилайте на електронні читалки
- Ліміт завантажень збільшений
- Конвертуйте файли
- Більше результатів пошуку
- Інші переваги