Machine Learning
The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár GBP 47.99
-
24 287 Ft (23 131 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) 10% (cc. 2 429 Ft off)
- Discounted price 21 859 Ft (20 818 Ft + 5% áfa)
24 287 Ft
Beszerezhetőség
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
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:
- Kiadás sorszáma 9th printing
- Kiadó Cambridge University Press
- Megjelenés dátuma 2012. szeptember 20.
- ISBN 9781107422223
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem409 oldal
- Méret 246x190x18 mm
- Súly 880 g
- Nyelv angol
- Illusztrációk 120 colour illus. 15 tables 330
Kategóriák
Rövid leírás:
Covering all the main approaches in state-of-the-art machine learning research, this will set a new standard as an introductory textbook.
TöbbHosszú leírás:
As one of the most comprehensive machine learning texts around, this book does justice to the field's incredible richness, but without losing sight of the unifying principles. Peter Flach's clear, example-based approach begins by discussing how a spam filter works, which gives an immediate introduction to machine learning in action, with a minimum of technical fuss. Flach provides case studies of increasing complexity and variety with well-chosen examples and illustrations throughout. He covers a wide range of logical, geometric and statistical models and state-of-the-art topics such as matrix factorisation and ROC analysis. Particular attention is paid to the central role played by features. The use of established terminology is balanced with the introduction of new and useful concepts, and summaries of relevant background material are provided with pointers for revision if necessary. These features ensure Machine Learning will set a new standard as an introductory textbook.
"This textbook is clearly written and well organized. Starting from the basics, the author skillfully guides the reader through his learning process by providing useful facts and insight into the behavior of several machine learning techniques, as well as the high-level pseudocode of many key algorithms." < /br>Fernando Berzal, Computing Reviews
Tartalomjegyzék:
Prologue: a machine learning sampler; 1. The ingredients of machine learning; 2. Binary classification and related tasks; 3. Beyond binary classification; 4. Concept learning; 5. Tree models; 6. Rule models; 7. Linear models; 8. Distance-based models; 9. Probabilistic models; 10. Features; 11. In brief: model ensembles; 12. In brief: machine learning experiments; Epilogue: where to go from here; Important points to remember; Bibliography; Index.
Több
Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
24 287 Ft
White But Not Quite ? Central Europe?s Illiberal R evolt: Central Europe?s Illiberal Revolt
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
11 635 Ft
