Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)
Kurzinformation
inkl. MwSt. Versandinformationen
Artikel zZt. nicht lieferbar
Artikel zZt. nicht lieferbar

Beschreibung
"Pattern Recognition and Machine Learning" von Christopher M. Bishop ist ein umfassendes Lehrbuch, das sich mit den theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen der Mustererkennung und des maschinellen Lernens befasst. Das Buch bietet eine detaillierte Einführung in die Konzepte der Statistik und Wahrscheinlichkeit, die den Kern dieser Disziplinen bilden. Es behandelt Themen wie lineare Modelle, neuronale Netze, Kernel-Methoden, grafische Modelle und Clustering-Techniken. Bishop legt besonderen Wert auf die mathematische Fundierung der Methoden und deren Anwendung auf reale Datenprobleme. Er integriert zahlreiche Beispiele und Illustrationen, um komplexe Konzepte verständlich zu machen. Darüber hinaus enthält das Buch Übungen am Ende jedes Kapitels, die es den Lesern ermöglichen, ihr Verständnis zu vertiefen. Das Werk richtet sich sowohl an Studierende als auch an Praktiker in den Bereichen Informatik, Statistik und Ingenieurwissenschaften und dient als wertvolle Ressource für diejenigen, die ein tieferes Verständnis für maschinelles Lernen entwickeln möchten.
Produktdetails
So garantieren wir Dir zu jeder Zeit Premiumqualität.
Über den Autor
¿Chris Bishop is a Microsoft Distinguished Scientist and the Laboratory Director at Microsoft Research Cambridge. He is also Professor of Computer Science at the University of Edinburgh, and a Fellow of Darwin College, Cambridge. In 2004, he was elected Fellow of the Royal Academy of Engineering, and in 2007 he was elected Fellow of the Royal Society of Edinburgh. Chris obtained a BA in Physics from Oxford, and a PhD in Theoretical Physics from the University of Edinburgh, with a thesis on quantum field theory. He then joined Culham Laboratory where he worked on the theory of magnetically confined plasmas as part of the European controlled fusion programme.
- paperback
- 380 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- Gebunden
- 197 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 227 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Taschenbuch
- 504 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- paperback
- 204 Seiten
- Erschienen 1999
- Springer
- hardcover
- 359 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- hardcover
- 542 Seiten
- Erschienen 2022
- Springer
- Gebunden
- 368 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Gebunden
- 718 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 400 Seiten
- Erschienen 2018
- Wiley
- Kartoniert
- 198 Seiten
- Erschienen 2019
- O'Reilly
- paperback
- 264 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer




