Probabilistic Machine Learning An Introduction Murphy, Kevin P. creator (autor) text monographic ING 1 libro electrónico en línea (1 v. sin paginación) 1 recurso en línea Contiene: 1) Fundamentos; 2) Modelos lineales; 3) Redes neuronales profundas; 4) Modelos no paramétricos; 5) Más allá del aprendizaje supervisado. 2024 BO Licenciatura en Ingeniería en Mecatrónica 2025 BO Licenciatura en Ingeniería y Ciencia de Datos Peticiones 2022 K.P. Murphy. Licencias ilimitadas XX Probabilidad Regresión Lineal Decisiones Estadísticas - Teoría Modelos Lineales (Estadística) Modelos Matemáticos - Tema Principal Estadística No Paramétrica Estadística Bayesiana Estadística Algebra Lineal Optimización Redes Neurales Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) - Tema Principal Inteligencia Artificial Ingeniería Computacional 006. 31 MUR (Adaptive Computation and Machine Learning) 9780262369305 Acervo ITESO - Biblioteca https://ezproxy.iteso.mx/login?url=https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&scope=site&db=nlebk&db=nlabk&AN=2932689 Licencias ilimitadas 20251023000000.0 000442598