Applied Machine Learning

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Artikel-Nr.: 10389497

Beschreibung

1. Learning to Classify.- 2. SVM's and Random Forests.- 3. A Little Learning Theory.- 4. High-dimensional Data.- 5. Principal Component Analysis.- 6. Low Rank Approximations.- 7. Canonical Correlation Analysis.- 8. Clustering.- 9. Clustering using Probability Models.- 10. Regression.- 11. Regression: Choosing and Managing Models.- 12. Boosting.- 13. Hidden Markov Models.- 14. Learning Sequence Models Discriminatively.- 15. Mean Field Inference.- 16. Simple Neural Networks.- 17. Simple Image Classifiers.- 18. Classifying Images and Detecting Objects.- 19. Small Codes for Big Signals.- Index.

Eigenschaften

Breite:	213
Gewicht:	1259 g
Höhe:	30
Länge:	279
Seiten:	494
Sprachen:	Englisch
Autor:	David Forsyth

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