설명
Christopher Bishop가 저술하고 Springer에서 2006년 1월에 출판한 "패턴 인식 및 기계 학습"은 패턴 인식 및 기계 학습 원리에 대한 철저한 이해를 추구하는 사람들을 위한 선도적인 교과서 역할을 합니다. 이 책은 고급 학부생, 박사 과정 1학년 학생, 그리고 해당 분야의 숙련된 연구원 및 실무자를 위해 세심하게 설계되었습니다. 이 출판물의 주요 강점은 패턴 인식 또는 기계 학습 개념에 대한 사전 지식이 없어도 접근할 수 있다는 점입니다.
이 저서는 확률적 그래픽 모델 및 결정론적 추론 방법을 포함한 최근의 발전에 대한 포괄적인 내용을 제공하는 최초의 기계 학습 교과서로서 차별화됩니다. 현대 베이즈 관점에 중점을 두어 강력한 이론적 기반을 제공합니다. 이 교과서의 적용 범위는 기계 학습, 통계학, 컴퓨터 과학, 신호 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝 및 생물 정보학 분야의 강좌에 적합하며 광범위한 학문 분야 및 전문 분야에 걸쳐 있습니다.
실물 책은 738페이지의 풀 컬러 하드커버 에디션이며, 학습을 강화하기 위해 설계된 431개의 등급별 연습문제가 포함되어 있습니다. 이러한 연습문제에 대한 포괄적인 해답과 강좌 강사를 위한 광범위한 지원 자료는 Christopher Bishop의 전용 페이지에서 제공됩니다. 또한, 전체 책을 PDF로 다운로드하여 이용할 수 있어 학생과 전문가 모두에게 편리한 디지털 리소스를 제공합니다. 이 자료는 빠르게 발전하는 패턴 인식 및 기계 학습 분야에서 전문성을 심화하고자 하는 모든 사람에게 매우 중요합니다.
도서 정보
패턴 인식 및 기계 학습에 대한 포괄적인 내용
현대 베이즈 관점 강조
확률적 그래픽 모델 포함
결정론적 추론 방법 다룸
고급 학부생 및 박사 과정 학생에게 적합
연구원 및 실무자를 대상으로 함
주제에 대한 사전 지식 불필요
풀 컬러 하드커버 에디션
431개의 등급별 연습문제 포함
해답 및 강사 지원 자료 제공
PDF로 다운로드 가능
이 책의 대상 독자
- 학술 연구
- 연구 기반
- 전문 개발
- 컴퓨터 비전
- 데이터 마이닝
- 생물 정보학
- 신호 처리
