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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.

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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Murphy, Kevin P. (autor)
Format:	Buch
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Cambridge, EUA : Massachusetts Institute of Technology, 2022, c2022
Schriftenreihe:	(Adaptive Computation and Machine Learning)
Schlagworte:	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
Online-Zugang:	Ver documento en línea
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