Gibbs Measures In Machine Learning
-
20% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár GBP 90.00
-
42 997 Ft (40 950 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 20% (cc. 8 599 Ft off)
- Kedvezményes ár 34 398 Ft (32 760 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
42 997 Ft
Beszerezhetőség
Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó World Scientific
- Megjelenés dátuma 2025. december 25.
- ISBN 9789819814565
- Kötéstípus Keménykötés
- Terjedelem250 oldal
- Nyelv angol 700
Kategóriák
Hosszú leírás:
In this book, we explore the fascinating realm of Gibbs measures and their transformative applications in machine learning. We begin with foundational concepts in probability theory and progress to advanced topics in statistical inference, demonstrating how Gibbs measures can be leveraged to model complex data and enhance prediction accuracy.Through clear explanations and practical examples, readers will learn how to implement Gibbs sampling, Markov Chain Monte Carlo methods, and other probabilistic models in machine learning projects. We also examine the latest research trends in the field, shedding light on how Gibbs measures are shaping the future of artificial intelligence.Whether you're an experienced data scientist or just starting out in machine learning, this book provides the essential knowledge and tools to effectively apply Gibbs measures in developing robust and efficient predictive models. Dive into the world of probabilistic modeling and open new avenues for your data analysis projects.
Több
