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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.

Gardado en:
Autor Principal: Murphy, Kevin P. (autor)
Formato: Libro
Idioma:inglés
Publicado: Cambridge, EUA : Massachusetts Institute of Technology, 2022, c2022
Series:(Adaptive Computation and Machine Learning)
Temas:
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
Acceso en liña:Ver documento en línea
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