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_a006.31
_bB622
100 1 _aBishop, Christopher M.
_9165267
245 1 0 _aPattern recognition and machine learning /
_cChristopher M. Bishop.
250 _a1ª edición.
264 1 _aNueva York :
_bSpringer,
_c2009
300 _a738 páginas :
_bfiguras ;
_c24 centímetros.
336 _2rdacontent
_atexto
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337 _2rdamedia
_asin mediación
_bn
338 _2rdacarrier
_avolumen
_bnc
490 0 _aInformation science and statistics
500 _aIncluye referencias bibliográficas e índice.
505 0 _a1. Introducción -- 2. Probabilidad -- 3. Modelos lineales para regresión -- 4. Modelos lineales para clasificación -- 5. Redes neuronales -- 6. Métodos kernel -- 7. Modelos gráficos -- 8. Métodos de aproximación -- 9. Mezclas gaussianas -- 10. Inferencia aproximada -- 11. Muestreo -- 12. Modelos secuenciales -- 13. Modelos de mezcla y aprendizaje no supervisado -- 14. Modelos de variables latentes -- 15. Aprendizaje de máquinas de soporte vectorial -- 16. Reconocimiento de patrones.
520 _aThis is the first textbook on pattern recognition to present the Bayesian viewpoint. The book presents approximate inference algorithms that permit fast approximate answers in situations where exact answers are not feasible. It uses graphical models to describe probability distributions when no other books apply graphical models to machine learning. No previous knowledge of pattern recognition or machine learning concepts is assumed. Familiarity with multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some experience in the use of probabilities would be helpful, though not essential, as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory.
650 0 _aReconocimiento de patrones
_9157722
650 0 _aAprendizaje automático
_9165256
650 0 _aInteligencia artificial
650 0 _aRedes neuronales (Informática)
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650 0 _aMétodos estadísticos
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_cBK
999 _c48631
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