Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)
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Beschreibung
"Pattern Recognition and Machine Learning" von Christopher M. Bishop ist ein umfassendes Lehrbuch, das sich mit den Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken des maschinellen Lernens und der Mustererkennung beschäftigt. Es richtet sich sowohl an Studierende als auch an Forscher im Bereich der Informationstechnologie und Statistik. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, die für das Verständnis von Mustererkennungsalgorithmen notwendig sind. Anschließend behandelt es verschiedene Modelle und Algorithmen des überwachten Lernens, darunter lineare Modelle, neuronale Netze und Support Vector Machines. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf unüberwachten Lernmethoden wie Clustering-Algorithmen und Dimensionsreduktionstechniken. Bishop erklärt auch komplexere Themen wie Bayessche Netzwerke, Hidden Markov Models und Graphische Modelle. Durch den Einsatz zahlreicher Illustrationen, Beispiele und Übungsaufgaben bietet das Buch eine praxisnahe Einführung in die Theorie und Anwendungen des maschinellen Lernens. Es ist bekannt für seine klare Darstellung komplexer mathematischer Konzepte sowie für seine umfassende Abdeckung aktueller Forschungsergebnisse auf diesem Gebiet.
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