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Probabilistic Machine Learning : Advanced Topics /

Contiene: 1) Introducción; 2) Probabilidad; 3) Estadísticas; 4) Modelos gráficos; 5) Teoría de la información; 6) Optimización; 7) Algoritmos de inferencia: una descripción general; 8) Filtrado y suavización gaussiano; 9) Algoritmos de paso de mensajes; 10) Inferencia variacional; 11) Métodos de Mon...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
1. Verfasser: Murphy, Kevin P. (autor)
Format: Buch
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Cambridge, EUA : Massachusetts Institute of Technology, 2023, c2023
Schriftenreihe:(Adaptative Computation and Machine Learning)
Schlagworte:
Toma de Decisiones - > Modelos Matemáticos
Inferencia Bayesiana
Redes Neurales
Modelos Predictivos
Procesos de Markov
Método de Montecarlo
Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) - > Tema Principal
Inteligencia Artificial
Algoritmos Computacionales
Ingeniería Computacional
Algoritmos - > Tema Principal
Autómatas Matemáticos - > Teoría
Modelos Matemáticos - > Tema Principal
Probabilidad
Matemáticas
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Signatur:
006. 31 MUR
Ejemplar 0500407232
No Disponible
Préstamo 7 días a 90
El préstamo vence: 06-03-2026
Bestand:
Colección General
Anmerkungen:
Ubicar en Nivel 1 Área de Colección General

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