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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...

Descrizione completa

Salvato in:
Autore principale: Murphy, Kevin P. (autor)
Natura: Libro
Lingua:inglese
Pubblicazione: Cambridge, EUA : Massachusetts Institute of Technology, 2023, c2023
Serie:(Adaptative Computation and Machine Learning)
Soggetti:
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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