Распознавание образов и машинное обучение

Бурное развитие практических приложений машинного обучения за последние десять лет сопровождается интенсивной разработкой важных алгоритмов и методов, лежащих в его основе. Например, байесовские методы перестали быть предметом изучения узких специалистов и стали основным трендом, а графы стали общепринятым инструментом для описания и применения вероятностных методов. Практическое значение байесовских методов все больше усиливается благодаря развитию многочисленных алгоритмов приближенного вывода, таких как вариационный байесовский подход и метод распространения ожидания. Кроме того, все большее значение для алгоритмов и приложений приобретают новые ядерные модели.Этот совершенно новый учебник отражает современные достижения распознавания образов и машинного обучения и представляет собой всеобъемлющее введение в эту область. Он предназначен для студентов старших курсов и аспирантов первого года обучения, а также исследователей и практиков. От читателей не требуется предварительных знаний в области распознавания образов и машинного обучения. Достаточно знать основы многомерного математического анализа и линейной алгебры. Опыт применения теории вероятностей желателен, но не обязателен, поскольку книга содержит самостоятельное введение в теорию вероятностей.Книгу удобно использовать для преподавания курсов по машинному обучению, статистике, компьютерным наукам, интеллектуальному анализу данных и биоинформатике. Для удобства преподавания учебник содержит большой методический материал, включающий более чем 400 упражнений, ранжированных по сложности. Решения некоторых упражнений можно найти на веб-сайте, посвященном книге. Книга сопровождается публикацией большого объема дополнительного материала на веб-сайте, который содержит новейшую информацию.Об автореКристофер М. Бишоп - заместитель директора лаборатории Microsoft Research Cambridge и заведующий кафедрой компьютерных наук в Эдинбургском университете. Он работает преподавателем в колледже Дарвина Кембриджского университета и недавно был избран членом Королевской инженерной академии. Его предыдущий учебник Neural Networks for Pattern Recognition получил широкое признание.

Дополнительные сведения:

Артикул: 3216500

ISBN: 978-5-907144-55-2

Тип переплета: в пер.

Тираж: 200

Название: Распознавание образов и машинное обучение

Место издания: М.;СПб.;Киев

Издатель: Вильямс

Дата издания: 2020

Количество страниц: 960

Высота, см.: 24

Ширина, см: 17

Толщина, см: 4,7

Вес в граммах: 1 134