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Pattern Recognition and Machine Learning


Pattern Recognition and Machine Learning
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Beschreibung

Probability Distributions.- Linear Models for Regression.- Linear Models for Classification.- Neural Networks.- Kernel Methods.- Sparse Kernel Machines.- Graphical Models.- Mixture Models and EM.- Approximate Inference.- Sampling Methods.- Continuous Latent Variables.- Sequential Data.- Combining Models.

Eigenschaften

Breite: 185
Gewicht: 1860 g
Höhe: 42
Länge: 261
Seiten: 740
Sprachen: Englisch
Autor: Christopher M. Bishop

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