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Machine Learning : A Probabilistic Perspective by Kevin Murphy.
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    eBay-Artikelnr.:204801741124
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    Artikelmerkmale

    Artikelzustand
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    ISBN
    9780262018029
    Kategorie

    Über dieses Produkt

    Product Identifiers

    Publisher
    MIT Press
    ISBN-10
    0262018020
    ISBN-13
    9780262018029
    eBay Product ID (ePID)
    117365328

    Product Key Features

    Number of Pages
    1104 Pages
    Language
    English
    Publication Name
    Machine Learning : a Probabilistic Perspective
    Subject
    Algebra / Linear, Probability & Statistics / General, Computer Vision & Pattern Recognition
    Publication Year
    2012
    Type
    Textbook
    Author
    Kevin P. Murphy
    Subject Area
    Mathematics, Computers
    Series
    Adaptive Computation and Machine Learning Ser.
    Format
    Hardcover

    Dimensions

    Item Height
    1.8 in
    Item Weight
    67.8 Oz
    Item Length
    9.3 in
    Item Width
    8.4 in

    Additional Product Features

    Intended Audience
    Trade
    LCCN
    2012-004558
    Reviews
    This comprehensive book should be of great interest to learners and practitioners inthe field of machine learning., "This comprehensive book should be of great interest to learners and practitioners inthe field of machine learning." -- British Computer Society, This comprehensive book should be of great interest to learners and practitioners in the field of machine learning., This comprehensive book should be of great interest to learners and practitioners in the field of machine learning.-- British Computer Society --
    Dewey Edition
    23
    Illustrated
    Yes
    Dewey Decimal
    006.3/1
    Synopsis
    A comprehensive introduction to machine learning that uses probabilistic models and inference as a unifying approach. Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, based on a unified, probabilistic approach. The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package-PMTK (probabilistic modeling toolkit)-that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students., A comprehensive introduction to machine learning that uses probabilistic models and inference as a unifying approach. Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, based on a unified, probabilistic approach. The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package--PMTK (probabilistic modeling toolkit)--that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students.
    LC Classification Number
    Q325.5.M87 2012

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