Probabilistic Machine Learning : An Introduction /
Contiene: 1) Fundamentos; 2) Modelos lineales; 3) Redes neuronales profundas; 4) Modelos no paramétricos; 5) Más allá del aprendizaje supervisado.
保存先:
| 第一著者: | |
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| フォーマット: | 図書 |
| 言語: | 英語 |
| 出版事項: |
Cambridge, EUA :
Massachusetts Institute of Technology,
2022, c2022
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| シリーズ: | (Adaptive Computation and Machine Learning)
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| 主題: | |
| オンライン･アクセス: | Ver documento en línea |
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| 要約: | Contiene: 1) Fundamentos; 2) Modelos lineales; 3) Redes neuronales profundas; 4) Modelos no paramétricos; 5) Más allá del aprendizaje supervisado. |
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| 物理的記述: | 1 libro electrónico en línea (1 v. sin paginación) 1 recurso en línea |
| Audience: | 2024 BO Licenciatura en Ingeniería en Mecatrónica 2025 BO Licenciatura en Ingeniería y Ciencia de Datos Peticiones 2022 |
| ISBN: | 9780262369305 |
| アクセス: | Licencias ilimitadas |