Beschreibung
Pattern Recognition and Machine Learning, verfasst von Christopher Bishop und veröffentlicht von Springer im Januar 2006, dient als führendes Lehrbuch für Personen, die ein gründliches Verständnis der Prinzipien der Mustererkennung und des maschinellen Lernens anstreben. Das Buch ist sorgfältig für fortgeschrittene Bachelor-Studenten, Doktoranden im ersten Jahr sowie erfahrene Forscher und Praktiker auf diesem Gebiet konzipiert. Eine wesentliche Stärke dieser Publikation ist die Annahme, dass keine Vorkenntnisse in den Konzepten der Mustererkennung oder des maschinellen Lernens erforderlich sind, was es einem breiten Publikum zugänglich macht.
Dieses Werk zeichnet sich als erstes Lehrbuch zum maschinellen Lernen aus, das eine umfassende Abdeckung aktueller Fortschritte bietet, einschließlich probabilistischer grafischer Modelle und deterministischer Inferenzmethoden. Es legt einen starken Schwerpunkt auf eine moderne Bayes'sche Perspektive und bietet eine robuste theoretische Grundlage. Die Anwendbarkeit des Lehrbuchs erstreckt sich über eine breite Palette von akademischen Disziplinen und professionellen Domänen und macht es geeignet für Kurse in maschinellem Lernen, Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computer Vision, Data Mining und Bioinformatik.
Das physische Buch ist eine Hardcover-Ausgabe mit 738 Seiten in Farbe, ergänzt durch 431 bewertete Übungen, die darauf ausgelegt sind, das Gelernte zu festigen. Umfassende Lösungen für diese Übungen sowie umfangreiche Unterstützungsmaterialien für Kursleiter sind auf der speziellen Seite von Christopher Bishop verfügbar. Darüber hinaus ist das gesamte Buch nun als PDF zum Download verfügbar und bietet eine praktische digitale Ressource für Studenten und Fachleute gleichermaßen. Diese Ressource ist von unschätzbarem Wert für alle, die ihre Expertise in den sich schnell entwickelnden Bereichen der Mustererkennung und des maschinellen Lernens vertiefen möchten.
Buchdetails
Umfassende Abdeckung von Mustererkennung und maschinellem Lernen
Moderne Bayes'sche Perspektive hervorgehoben
Enthält probabilistische grafische Modelle
Behandelt deterministische Inferenzmethoden
Geeignet für fortgeschrittene Bachelor-Studenten und Doktoranden
Richtet sich an Forscher und Praktiker
Setzt keine Vorkenntnisse des Fachgebiets voraus
Vollfarbige Hardcover-Ausgabe
Enthält 431 bewertete Übungen
Lösungen und Unterstützung für Kursleiter verfügbar
Als PDF zum Download verfügbar
Für wen dieses Buch ist
- Akademisches Studium
- Forschungsgrundlage
- Berufliche Weiterentwicklung
- Computer Vision
- Data Mining
- Bioinformatik
- Signalverarbeitung
