Описание
Распознавание образов и машинное обучение — это учебник, который предлагает всестороннее введение в области распознавания образов и машинного обучения. Эти области значительно развивались за последнее десятилетие, при этом байесовские методы переходят из нишевой области в основное применение. Книга охватывает появление графических моделей как рамки для вероятностных моделей и обсуждает практическую применимость байесовских методов, улучшенных с помощью алгоритмов приближенного вывода, таких как вариационный Байес и распространение ожиданий.
Читать далее
Учебник также исследует новые модели на основе ядер, которые значительно повлияли на алгоритмы и приложения. Он предназначен для студентов старших курсов или аспирантов первого года, а также для исследователей и практиков. Книга не предполагает предварительных знаний о концепциях распознавания образов или машинного обучения, но требует знакомства с многомерным анализом и базовой линейной алгеброй. Включено самостоятельное введение в основную теорию вероятностей, что делает его доступным для тех, кто имеет ограниченные знания в области вероятности.
Распознавание образов и машинное обучение служит ценным ресурсом для понимания недавних разработок в этих областях. Он предоставляет идеи о интеграции инженерных и компьютерных наук, подчеркивая двойные аспекты распознавания образов и машинного обучения. Учебник издан компанией Springer Nature и доступен для покупки или заимствования через их платформу.
- КатегорияДругие ИИ-инструменты
О книге
Всестороннее введение в распознавание образов
Охватывает разработки в машинном обучении
Фокус на байесовских методах
Включает рамки графических моделей
Обсуждает модели на основе ядер
Предназначен для студентов старших курсов и аспирантов
Требует знаний в области анализа и линейной алгебры
Самостоятельное введение в теорию вероятностей
Для кого эта книга
- Академическое изучение
- Исследовательская справка
- Профессиональное развитие
- Разработка алгоритмов
- Применение байесовских методов
