Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)
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Beschreibung
Das Buch "Pattern Recognition and Machine Learning" von Christopher M. Bishop bietet einen umfassenden Einblick in die Themen Mustererkennung und maschinelles Lernen. Es deckt eine breite Palette von Methoden ab, einschließlich Supervised Learning, Unsupervised Learning, Neural Networks und Graphical Models. Das Buch zeichnet sich durch seine klare und verständliche Darstellung aus und ist damit sowohl für Studierende als auch für Praktiker geeignet. Es enthält zahlreiche Übungen und Beispiele, die das Verständnis der vorgestellten Konzepte erleichtern. Außerdem werden moderne Techniken wie Support Vector Machines, Expectation Maximization und Bayesian Networks ausführlich behandelt. Der Autor legt besonderen Wert auf die Anwendung der Theorie in der Praxis, so dass die Leser nicht nur theoretisches Wissen erwerben, sondern auch lernen, wie sie dieses Wissen effektiv einsetzen können.
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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.
- Hardcover
- 380 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
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- Erschienen 2007
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- Erschienen 2018
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- Erschienen 1986
- Wspc
- Hardcover
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- Erschienen 2012
- John Wiley & Sons Inc