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.
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Libro |
| Idioma: | Inglés |
| Publicado: |
Cambridge, EUA :
Massachusetts Institute of Technology,
2022, c2022
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| Colección: | (Adaptive Computation and Machine Learning)
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| Temas: | |
| Acceso en línea: | Ver documento en línea |
| Etiquetas: |
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