Ta strona wykorzystuje pliki cookies. Korzystając ze strony, zgadzasz się na ich użycie. OK Polityka Prywatności Zaakceptuj i zamknij X

PATTERN RECOGNITION AND MACHINE LEARNING Bishop

27-10-2014, 2:20
Aukcja w czasie sprawdzania nie była zakończona.
Cena kup teraz: 505.05 zł     
Użytkownik bookstreet
numer aukcji: 4643442816
Miejscowość Kalisz
Zostało sztuk: 10    Wyświetleń: 7   
Koniec: 27-10-2014, 2:30

Dodatkowe informacje:
Stan: Nowy
Okładka: twarda
Kondycja: bez śladów używania

info Niektóre dane mogą być zasłonięte. Żeby je odsłonić przepisz token po prawej stronie. captcha

978[zasłonięte][zasłonięte]71871, 978[zasłonięte][zasłonięte]26511, 978[zasłonięte][zasłonięte]41057, 978[zasłonięte][zasłonięte]73107, 978[zasłonięte][zasłonięte]22409, 978-[zasłonięte][zasłonięte]71871, 978-[zasłonięte][zasłonięte]26511, 978-[zasłonięte][zasłonięte]41057, 978-[zasłonięte][zasłonięte]73107, 978-[zasłonięte][zasłonięte]22409
TEL: 607-[zasłonięte]-671
GG: [zasłonięte]16851
EMAIL: [zasłonięte]@bookstreet.pl

Kupując kilka książek za wysyłkę płacisz tylko raz! 

Do realizacji zamówienia przystępujemy po otrzymaniu zapłaty za towar lub wybraniu opcji przesyłki za pobraniem. Książki wysyłamy w ciągu 5-7 dni roboczych, nie ma możliwości szybszej realizacji.
Wystawiamy faktury VAT.

Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)

PRODUCT DETAILS:
Author: Christopher M. Bishop
Language: English
Publisher: Springer
Publication Date: 1 Feb 2007
Dimensions: 17.8 x 4.6 x 23.5 cm
Format: Hardcover
Pages: 740
Condition: NEW
Product_ID: ACD7C1A738

This is the first textbook on pattern recognition to present the Bayesian viewpoint. The book presents approximate inference algorithms that permit fast approximate answers in situations where exact answers are not feasible. It uses graphical models to describe probability distributions when no other books apply graphical models to machine learning. No previous knowledge of pattern recognition or machine learning concepts is assumed. Familiarity with multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some experience in the use of probabilities would be helpful though not essential as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory.

Książki wysyłamy w ciągu 5-7 dni roboczych.


BAYESIAN REASONING AND MACHINE LEARNING Barber

INFORMATION THEORY, INFERENCE AND LEARNING ALGORIT

GAUSSIAN PROCESSES FOR MACHINE LEARNING Rasmussen

PROBABILISTIC GRAPHICAL MODELS Koller, Friedman

MACHINE LEARNING: A PROBABILISTIC PERSPECTIVE

THE ELEMENTS OF STATISTICAL LEARNING Hastie