Probabilistic machine learning : an introduction / Kevin P. Murphy.
Tipo de material:
TextoIdioma: Inglés Series Adaptive computation and machine learningFecha de copyright: Cambridge, Mass. : The MIT Press, ©2022Descripción: xxix, 826 páginas : ilustraciones (color), gráficosTipo de contenido: - texto
- sin mediación
- volumen
- 9780262046824
- 22 006.31
Contenidos:
Este libro ofrece una introducción detallada y actualizada al aprendizaje automático (incluido el aprendizaje profundo) a través de la lente unificadora del modelado probabilístico y la teoría bayesiana de la decisión. El libro cubre la base matemática (incluyendo álgebra lineal y optimización), el aprendizaje supervisado básico (incluyendo regresión lineal y logística y redes neuronales profundas), así como temas más avanzados (incluyendo aprendizaje de transferencia y aprendizaje no supervisado). Los ejercicios de final de capítulo permiten a los estudiantes aplicar lo que han aprendido, y un apéndice cubre la notación.
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Signatura topográfica | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | |
|---|---|---|---|---|---|---|
Libro
|
Biblioteca Manuel Belgrano | 006.31 M 57227 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Prestado | 30/09/2030 | 57227 |
Bibliografía: páginas 793-826.
Este libro ofrece una introducción detallada y actualizada al aprendizaje automático (incluido el aprendizaje profundo) a través de la lente unificadora del modelado probabilístico y la teoría bayesiana de la decisión. El libro cubre la base matemática (incluyendo álgebra lineal y optimización), el aprendizaje supervisado básico (incluyendo regresión lineal y logística y redes neuronales profundas), así como temas más avanzados (incluyendo aprendizaje de transferencia y aprendizaje no supervisado). Los ejercicios de final de capítulo permiten a los estudiantes aplicar lo que han aprendido, y un apéndice cubre la notación.
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