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Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics
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An advanced counterpart to Probabilistic Machine Learning: An Introduction, this high-level textbook provides detailed coverage of cutting-edge topics in machine learning, including deep generative modeling, graphical models, Bayesian inference, reinforcement learning, and causality.
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- An advanced book for researchers and graduate students working in machine learning and statistics who want to learn about deep learning, Bayesian inference, generative models, and decision making under uncertainty.An advanced counterpa Daha fazla göster
| Yayıncı | The MIT Press |
| Yayınlanma Tarihi | 15 Ağustos 2023 |
| Dil | İngilizce |
| Baskı Uzunluğu | 1360 sayfa |
| ISBN-10 | 0262048434 |
| ISBN-13 | 978-0262048439 |
| Boyutlar | 21.3 x 5.5 x 23.6 cm |
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Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics
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İngilizce Baskı Kevin P. Murphy Format: Ciltli Kapak Artificial Intelligence and Machine Learning Editorial Review
Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics is a comprehensive resource published by The MIT Press on August 15, 2023. It spans 1360 pages, offering an in-depth exploration of advanced concepts in the field. The book is printed in English and is suitable for those looking to enhance their understanding of probabilistic methods in machine learning. Its dimensions are 21.3 x 5.5 x 23.6 cm, making it a substantial addition to any academic library. Readers appreciate the thorough explanations and the well-structured content that seamlessly guides them through complex topics, making it accessible yet intellectually rigorous.
Recensioni e valutazioni dei clienti
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Vantaggi
- Comprehensive coverage of advanced machine learning topics
- Well-structured and easy to follow
- Published by a reputable publisher
- Extensive page count for in-depth learning
- Suitable for advanced learners in the field
Contro
- Some may find it dense due to its size
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Caratteristiche e benefici
- Researchers and graduate students in machine learning and statistics
- Deep generative modeling
- Graphical models
- Bayesian inference
- Reinforcement learning
- Causality
- Provides knowledge of crucial issues in machine learning from top scientists and domain experts
- Puts deep learning in a larger statistical context and unifies approaches based on deep learning with ones based on probabilistic modeling and inference
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