Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective
Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective gives a unified perspective on machine learning by covering both pillars of supervised learning, namely regression and classification.
Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective
Articolo #: 40617981

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Cosa salta all'occhio

Updated Content
This edition includes the latest advancements in machine learning, ensuring readers are well-versed in cutting-edge techniques and applications within the rapidly evolving field.
Practical Examples
Offers real-world case studies and hands-on exercises, allowing readers to apply theoretical concepts and deepen their understanding of practical machine learning solutions.
Expert Author
Authored by renowned experts, this book provides authoritative insights and perspectives, making it a reliable resource for learners and professionals aiming to enhance their expertise.

Dettagli del prodotto

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  • Provides a unifying perspective on machine learning covering probabilistic and deterministic approaches based on optimization techniques and Bayesian inference
  • Suitable for various courses including pattern recognition, signal processing, Bayesian learning, sparse modeling, deep learning, and probabilistic graphical models
  • Covers major machine learning methods developed in disciplines such as statistics, signal processing, and computer science
  • Explains methods and techniques in depth, supported by examples and problems, making it valuable for students and researchers
  • Includes more simple examples on basic theory, rewrites of the Neural Networks and Deep Learning chapter, and expanded treatment of Bayesian learning
Publisher Academic Press
Publication date July 31, 2020
Edition 2nd
Language English
Print length 1160 pages
ISBN-10 0128188030
ISBN-13 978-0128188033
Item Weight 5.4 pounds (2.45 kg)
Dimensions 7.5 x 2.25 x 9.25 inches (19.1 x 5.7 x 23.5 cm)

A chi è consigliato?

Suitable For
  • Beginners in ML

    Ideal for users new to machine learning, providing foundational concepts and practical approaches to start their journey.

  • Data Scientists

    Useful for data scientists looking to enhance their understanding of advanced algorithms and practical applications in the field.

  • Academics & Researchers

    Beneficial for academics seeking a comprehensive resource for teaching and conducting research in machine learning topics.

Not Suitable For
  • Advanced Practitioners

    Not suitable for experienced professionals who already possess deep knowledge of machine learning concepts and techniques.

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Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective

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Signal Processing Editorial Review

Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective is an essential resource for Machine Learning practitioners delving into the fundamentals of the field. The book offers clear diagrams and comprehensive content, spanning 1160 pages, making it suitable for graduate courses in machine learning. Readers note the effectiveness of the book, particularly appreciating its reference value alongside other texts in Bayesian machine learning. However, some critiques highlight the book's lack of colorful illustrations, which could enhance the understanding of complex mathematical concepts. Despite minor criticisms, it remains a highly recommended title for those serious about mastering machine learning concepts.

Recensioni e valutazioni dei clienti

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1 valutazioni dei clienti
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Vantaggi

  • Comprehensive coverage of machine learning basics
  • Clear diagrams enhance understanding
  • Suitable for graduate-level courses
  • Strong reference point for Bayesian ML
  • High quality printing noted by readers

Contro

  • Lack of colorful illustrations in the content

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