Распознавание образов и машинное обучение

Распознавание образов и машинное обучение

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.50
  • Рейтинг покупателей 3.01
  • Рейтинг экспертов 4.15
  • Качество материалов 4.00
  • Надежность 4.55
  • Простота в использовании 4.01
  • Ремонтопригодность 4.82
  • Эффективность выполнения своих функций 4.80
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.50
  • Безопасность для пользователя4.15
  • Внешний вид 4.21
  • Удобство в уходе и чистке 4.08
  • Экологическая безопасность 4.10
  • Гарантия на товар 4.00
  • Соответствие стандартам качества 4.51
  • Инновационные технологии 4.00
  • Хит продаж 4.50
  • Скорость морального устаревания 4.08
  • Энергоэффективность 4.81
  • Универсальность использования 4.04
  • Наличие дополнительных функций 4.00
  • Соотношение цена-качество 3.10
  • Практичность и удобство хранения 4.05
  • Стабильность работы в различных условиях 4.01
  • Возможность персонализации 4.04
  • Ликвидность 4.85
  • Индекс рекомендаций 3.00
Книга представляет собой классический учебник по распознаванию образов и машинному обучению. Он содержит подробное описание наиболее важных методов машинного обучения, основанных на байесовском подходе. Этот современный учебник, представляющий собой всеобъемлющее введение в распознавание образов и машинное обучение. Читателям достаточно знать основы многомерного математического анализа, линейной алгебры и теории вероятностей. Книга подходит для преподавания курсов по машинному обучению, математической статистике, компьютерным наукам и распознаванию образов. Каждая глава сопровождается многочисленными задачами разного уровня сложности. Учебник предназначен для студентов старших курсов и аспирантов первого года обучения, а также исследователей и практиков, занимающихся распознавание образов и машинным обучением. Бурное развитие практических приложений машинного обучения за последние десять лет сопровождается интенсивной разработкой важных алгоритмов и методов, лежащих в его основе. Например, байесовские методы перестали быть предметом изучения узких специалистов и стали основным трендом, а графы стали общепринятым инструментом для описания и применения вероятностных методов. Практическое значение байесовских методов все больше усиливается благодаря развитию многочисленных алгоритмов приближенного вывода, таких как вариационный байесовский подход и метод распространения ожидания. Кроме того, все большее значение для алгоритмов и приложений приобретают новые ядерные модели. Этот совершенно новый учебник отражает современные достижения распознавания образов и машинного обучения и представляет собой всеобъемлющее введение в эту область. Он предназначен для студентов старших курсов и аспирантов первого года обучения, а также исследователей и практиков. От читателей не требуется предварительных знаний в области распознавания образов и машинного обучения. Достаточно знать основы многомерного математического анализа и линейной алгебры. Опыт применения теории вероятностей желателен, но не обязателен, поскольку книга содержит самостоятельное введение в теорию вероятностей. Книгу удобно использовать для преподавания курсов по машинному обучению, статистике, компьютерным наукам, интеллектуальному анализу данных и биоинформатике. Для удобства преподавания учебник содержит большой методический материал, включающий более чем 400 упражнений, ранжированных по сложности. Решения некоторых упражнений можно найти на веб-сайте, посвященном книге. Книга сопровождается публикацией большого объема дополнительного материала на веб-сайте, который содержит новейшую информацию. Об авторе Кристофер М. Бишоп — заместитель директора лаборатории Microsoft Research Cambridge и заведующий кафедрой компьютерных наук в Эдинбургском университете. Он работает преподавателем в колледже Дарвина Кембриджского университета и недавно был избран членом Королевской инженерной академии. Его предыдущий учебник Neural Networks for Pattern Recognition получил широкое признание.
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников.
Распознавание образов и машинное обучение продается в интернет-магазине Лабиринт
Эксперт: Святослав В., товарный критик
Дата рецензии: 4 ноября 2025 года
Рекомендация к покупке нейтральная

Отзывы о товаре

Спасибо Ваш отзыв будет опубликован после проверки модераторами.
Добавить отзыв

Доставка покупки

    • Курьерская доставка в г. Москва;
    • Самовывоз из пункта выдачи.

Оплата заказа

  • Наличный расчет, оплата подарочным сертификатом, через мобильный телефон, наложенный платеж, предоплата на счет, электронные формы оплаты, пластиковые карты, баланс.
  • Наименование: ООО «Лабиринт.РУ»
  • ИНН: 7728644571

Часто задаваемые вопросы

Оплатить покупку возможно банковскими картами, банковским переводом, наличными при получении. Перечень всех способов оплаты доступен при оформлении заказа.
Да, в соответствии с законом «О защите прав потребителей» вы можете вернуть товар надлежащего качества в течение 14 дней с момента покупки, если он не был в употреблении, сохранены упаковка, ярлыки и товарный вид, и при этом не входит в перечень товаров, не подлежащих возврату или обмену (утверждённый Постановлением Правительства РФ №55).
На большинство товаров предоставляется гарантия от производителя. Срок гарантии указан в описании товара.

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории