
Machine Learning
The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data
Kiadás sorszáma: 9th printing
Kiadó: Cambridge University Press
Megjelenés dátuma: 2012. szeptember 20.
Normál ár:
Kiadói listaár:
GBP 45.99
GBP 45.99
Az Ön ára:
16 881 (16 078 Ft + 5% áfa )
Kedvezmény(ek): 20% (kb. 4 220 Ft)
A kedvezmény érvényes eddig: 2023. december 31.
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
Kattintson ide a feliratkozáshoz
Kattintson ide a feliratkozáshoz
Beszerezhetőség:
Becsült beszerzési idő: Várható beérkezés: 2024. január vége.
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Nem tudnak pontosabbat?
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
A termék adatai:
ISBN13: | 9781107422223 |
ISBN10: | 1107422221 |
Kötéstípus: | Puhakötés |
Terjedelem: | 409 oldal |
Méret: | 246x190x18 mm |
Súly: | 880 g |
Nyelv: | angol |
Illusztrációk: | 120 colour illus. 15 tables |
690 |
Témakör:
Villamosmérnöki tudományok, híradástechnika, műszeripar
A számítástudomány elmélete, a számítástechnika általában
Rendszeranalízis, rendszertervezés
Számítógépes hálózatok általában
Mesterséges intelligencia
Digitális jel-, hang- és képfeldolgozás
További könyvek a számítástechnika területén
Villamosmérnöki tudományok, híradástechnika, műszeripar (karitatív célú kampány)
A számítástudomány elmélete, a számítástechnika általában (karitatív célú kampány)
Rendszeranalízis, rendszertervezés (karitatív célú kampány)
Számítógépes hálózatok általában (karitatív célú kampány)
Mesterséges intelligencia (karitatív célú kampány)
Digitális jel-, hang- és képfeldolgozás (karitatív célú kampány)
További könyvek a számítástechnika területén (karitatív célú kampány)
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.
Hosszú 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
"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.
-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.