Personnaliser

OK

Machine Learning - Marsland, Stephen

Note : 5

1 avis

Vous en avez un à vendre ?

Vendez-le-vôtre
Filtrer par :
Neuf (1)
Occasion (2)
Reconditionné

Prix neuf 92,50 €

-41%

Qu'est-ce que le prix barré ?

C'est le prix de vente au public, fixé par l'éditeur ou l'importateur, pour le même article neuf.

En savoir plus

53,91 €

Occasion · Très Bon État

  • Ou 13,48 € /mois

    • Livraison GRATUITE
    • Livré entre le 24 et le 27 avril
    Voir les modes de livraison

    momox

    PRO Vendeur favori

    4,8/5 sur + de 1 000 ventes

    Livré gratuitement chez vous en 2 semaines. Article presque inutilisé, absence presque totale de traces d'utilisation. 2 millions de ventes réalisées en 5 ans, merci de votre confiance ! Découvrez les avis (https://fr.shopping.rakuten.com/feedback/mo... Voir plus

    Nos autres offres

    • Prix neuf 92,50 €

      -46%

      Qu'est-ce que le prix barré ?

      C'est le prix de vente au public, fixé par l'éditeur ou l'importateur, pour le même article neuf.

      En savoir plus

      49,93 €

      Occasion · Bon État

      Ou 12,48 € /mois

      • Livraison : 3,99 €
      • Livré entre le 24 et le 27 avril
      Voir les modes de livraison
      4,9/5 sur + de 1 000 ventes

      Le livre peut montrer des signes d'usure dus a une utilisation constante, etre marque, porter des marques d'identification ou presenter plusieurs dommages esthetiques mineurs. vendeur professionnel- envoi soigne en 24/48h

    • 128,68 €

      Produit Neuf

      Ou 32,17 € /mois

      • Livraison à 0,01 €
      • Livré entre le 27 avril et le 4 mai
      Voir les modes de livraison

      Brand new, In English, Fast shipping from London, UK; Tout neuf, en anglais, expédition rapide depuis Londres, Royaume-Uni;ria9781466583283_dbm

    Publicité
     
    Vous avez choisi le retrait chez le vendeur à
    • Payez directement sur Rakuten (CB, PayPal, 4xCB...)
    • Récupérez le produit directement chez le vendeur
    • Rakuten vous rembourse en cas de problème

    Gratuit et sans engagement

    Félicitations !

    Nous sommes heureux de vous compter parmi nos membres du Club Rakuten !

    En savoir plus

    Retour

    Horaires

        Note :


        Avis sur Machine Learning Format Relié  - Livre Littérature Générale

        Note : 5 1 avis sur Machine Learning Format Relié  - Livre Littérature Générale

        Les avis publiés font l'objet d'un contrôle automatisé de Rakuten.


        Présentation Machine Learning Format Relié

         - Livre Littérature Générale

        Livre Littérature Générale - Marsland, Stephen - 30/09/2014 - Relié - Langue : Anglais

        . .

      • Auteur(s) : Marsland, Stephen
      • Editeur : Crc Press
      • Collection : Machine Learning
      • Langue : Anglais
      • Parution : 30/09/2014
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 458.0
      • Nombre de livres : 1
      • Expédition : 1015
      • Dimensions : 26 x 18.5 x 2.7
      • ISBN : 9781466583283



      • Résumé :
        A Proven, Hands-On Approach for Students without a Strong Statistical Foundation Since the best-selling first edition was published, there have been several prominent developments in the field of machine learning, including the increasing work on the statistical interpretations of machine learning algorithms. Unfortunately, computer science students without a strong statistical background often find it hard to get started in this area. Remedying this deficiency, Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition helps students understand the algorithms of machine learning. It puts them on a path toward mastering the relevant mathematics and statistics as well as the necessary programming and experimentation. New to the Second Edition * Two new chapters on deep belief networks and Gaussian processes * Reorganization of the chapters to make a more natural flow of content * Revision of the support vector machine material, including a simple implementation for experiments * New material on random forests, the perceptron convergence theorem, accuracy methods, and conjugate gradient optimization for the multi-layer perceptron * Additional discussions of the Kalman and particle filters * Improved code, including better use of naming conventions in Python Suitable for both an introductory one-semester course and more advanced courses, the text strongly encourages students to practice with the code. Each chapter includes detailed examples along with further reading and problems. All of the code used to create the examples is available on the author's website.

        Biographie:
        Stephen Marsland is a professor of scientific computing and the postgraduate director of the School of Engineering and Advanced Technology (SEAT) at Massey University. His research interests in mathematical computing include shape spaces, Euler equations, machine learning, and algorithms. He received a PhD from Manchester University

        Sommaire:
        Introduction. Linear Discriminants. The Multi-Layer Perceptron. Radial Basis Functions and Splines. Support Vector Machines. Learning with Trees. Decision by Committee: Ensemble Learning. Probability and Learning. Unsupervised Learning. Dimensionality Reduction. Optimization and Search. Evolutionary Learning. Reinforcement Learning. Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Methods. Graphical Models. Python.

        © Notice établie par DECITRE, libraire

        Détails de conformité du produit

        Consulter les détails de conformité de ce produit (

        Personne responsable dans l'UE

        )
        Le choixNeuf et occasion
        Minimum5% remboursés
        La sécuritéSatisfait ou remboursé
        Le service clientsÀ votre écoute
        LinkedinFacebookTwitterInstagramYoutubePinterestTiktok
        visavisa
        mastercardmastercard
        klarnaklarna
        paypalpaypal
        floafloa
        americanexpressamericanexpress
        Rakuten Logo
        • Rakuten Kobo
        • Rakuten TV
        • Rakuten Viber
        • Rakuten Viki
        • Plus de services
        • À propos de Rakuten
        Rakuten.com