Probabilistic machine learning : an introduction /
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Book |
| Language: | English |
| Published: |
Cambridge, Mass. :
The MIT Press,
©2022
|
| Series: | Adaptive computation and machine learning
|
| Subjects: | |
| Online Access: | Indice Prefacio Información sobre el autor |
MARC
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|---|---|---|---|
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| 005 | 20231103201650.0 | ||
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| 041 | 0 | |a eng | |
| 082 | 0 | |2 22 |a 006.31 | |
| 100 | 1 | |a Murphy, Kevin P. |q (Kevin Patrick) |9 20653 |e autor | |
| 245 | 1 | 0 | |a Probabilistic machine learning : |b an introduction / |c Kevin P. Murphy. |
| 264 | 4 | |a Cambridge, Mass. : |b The MIT Press, |c ©2022 | |
| 300 | |a xxix, 826 páginas : |b ilustraciones (color), gráficos | ||
| 336 | |2 rdacontent |a texto | ||
| 337 | |2 rdamedia |a sin mediación | ||
| 338 | |2 rdacarrier |a volumen | ||
| 490 | 0 | |a Adaptive computation and machine learning | |
| 504 | |a Bibliografía: páginas 793-826. | ||
| 505 | 3 | |a 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. | |
| 650 | 4 | |a PROBABILIDADES |9 1598 | |
| 650 | 4 | |a APRENDIZAJE AUTOMATICO |9 20674 | |
| 653 | 4 | |a MACHINE LEARNING | |
| 856 | 4 | |u https://probml.github.io/pml-book/toc1.pdf |y Indice | |
| 856 | 4 | |u https://probml.github.io/pml-book/preface1.pdf |y Prefacio | |
| 856 | 4 | |u https://www.cs.ubc.ca/~murphyk/ |y Información sobre el autor | |
| 942 | |c LIBR |2 ddc |j 006.31 M 57227 | ||
| 945 | |a BEA |c 2023-11-02 | ||
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