Supervised Learning - Chakrabarty, Dalia
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Résumé : Foreword Preface Acknowledgements 1. Inter-variable relationships 2. Bayesianism 3. Supervised learning & prediction, using Gaussian
Processes 4. Covariance kernels suitable for real-world data 5. Learning a high-dimensional function 6. A self-assembled prior on correlation matrices Bibliography Index
Sommaire:
This book discusses the relevance of probabilistic supervised learning, to the pursuit of automated and reliable prediction of an unknown that is in a state of relationship with another variable. This book is valuable for students across disciplines, including students of computational sciences, statistics, and mathematics....
Détails de conformité du produit
Personne responsable dans l'UE