Bayesian Reasoning and Machine Learning
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Beschreibung
"Bayesian Reasoning and Machine Learning" von David Barber ist ein umfassendes Lehrbuch, das die Grundlagen und Anwendungen der Bayes'schen Statistik in der maschinellen Lerntechnik behandelt. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Prinzipien der Wahrscheinlichkeitstheorie und des Bayes'schen Denkens, um Unsicherheiten zu modellieren und Schlussfolgerungen zu ziehen. Im weiteren Verlauf werden verschiedene maschinelle Lernmethoden durch die Linse der Bayes'schen Statistik betrachtet. Dazu gehören Themen wie lineare Modelle, nichtlineare Modelle, zeitliche Modelle sowie Methoden zur Dimensionsreduktion und Clusteranalyse. Ein besonderer Fokus liegt auf der Entwicklung von Algorithmen für Inferenz und Lernen, einschließlich exakter und approximativer Techniken wie Monte-Carlo-Methoden und Variationsinferenz. Das Buch kombiniert theoretische Konzepte mit praktischen Beispielen und Übungen, was es sowohl für Studenten als auch für Forscher im Bereich des maschinellen Lernens nützlich macht. Es bietet eine fundierte Grundlage für das Verständnis moderner Ansätze in der Datenanalyse unter Berücksichtigung von Unsicherheiten.
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