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Machine learning : a probabilistic perspective / Kevin P. Murphy.

Por: Tipo de material: TextoLenguaje original: Español Editor: Cambridge, Massachusetts : Massachusetts Institute of Technology, 2012Edición: 1ª ediciónDescripción: 1071 páginas : ilustraciones, 24 centímetrosTipo de contenido:
  • texto
Tipo de medio:
  • sin mediación
Tipo de soporte:
  • volumen
ISBN:
  • 978-0262018029
Tema(s): Clasificación CDD:
  • 23 006.31 M978
Contenidos:
Parte I. Fundamentos -- Parte II. Modelos probabilísticos -- Parte III. Aprendizaje supervisado -- Parte IV. Aprendizaje no supervisado -- Parte V. Métodos avanzados.
Resumen: 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.
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LIBROS - MATERIAL GENERAL BIBLIOTECA CENTRAL General 006.31 M978 (Navegar estantería(Abre debajo)) Ej.:1 Disponible (Sin Restricciones) 088986
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Obra de referencia sobre aprendizaje automático con enfoque probabilístico, orientada a estudiantes, investigadores y profesionales de la informática y la ciencia de datos.

Parte I. Fundamentos -- Parte II. Modelos probabilísticos -- Parte III. Aprendizaje supervisado -- Parte IV. Aprendizaje no supervisado -- Parte V. Métodos avanzados.

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.

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