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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.

Salvato in:
Autore principale: Murphy, Kevin P. (autor)
Natura: Libro
Lingua:inglese
Pubblicazione: Cambridge, EUA : Massachusetts Institute of Technology, 2022, c2022
Serie:(Adaptive Computation and Machine Learning)
Soggetti:
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
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Collocazione:
006. 31 MUR
Ejemplar 442598-1
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