یادگیری ماشین؛ یک دیدگاه احتمالی

دسته: علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی
یادگیری ماشین؛ یک دیدگاه احتمالی

امروزه، سیل درخواست‌های داده‌های الکترونیکی بر روی وب، خواستار روش‌های خودکار آنالیز داده می‌باشند. کتاب “یادگیری ماشینی” این روش‌های درحال توسعه را که می‌توانند به‌طور خودکار الگوهای موجود در داده را تشخیص دهند و سپس از الگوهای کشف‌شده برای پیش‌بینی داده‌های آینده استفاده کنند، ارائه می‌دهد.
این کتاب درسی، یک معرفی جامع و مستقل در زمینه یادگیری ماشینی را براساس یک رویکرد احتمالی متحد، ارائه می‌دهد. این کتاب در یک سبک غیر رسمی و قابل‌ دسترس نوشته شده است و با شبه‌کدهای مهم‌ترین الگوریتم‌ها کامل می‌شود. تمام موضوعات کاملا با تصاویر رنگی و نمونه‌های آزمایش‌شده نمایش داده شده‌اند که این نمونه‌ها از حوزه‌های کاربردی مانند بیولوژی، پردازش متن، بینایی کامپیوتر و روباتیک گرفته شده است.
سال انتشار: 2012  |  1104 صفحه  |  حجم فایل: 26 مگابایت  |  زبان: انگلیسی

Machine Learning: A Probabilistic Perspective
نویسنده
Kevin P. Murphy
ناشر
MIT Press
ISBN10:
0262018020
ISBN13:
9780262018029

 

قیمت: 16000 تومان

خرید کتاب توسط کلیه کارت های شتاب امکان پذیر است و بلافاصله پس از خرید، لینک دانلود فایل کتاب در اختیار شما قرار خواهد گرفت.

برچسب‌ها:  یادگیری ماشین  

عناوین مرتبط:


Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, based on a unified, probabilistic approach. The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package -- PMTK (probabilistic modeling toolkit) -- that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students.


دیدگاه ها ۳ دیدگاه برای این مطلب ارسال شده است.
  1. عالیههههه…ادامهه بدیددد… موفق باشید 🙂

  2. سلام
    عالی بود. سپاسگزارم

  3. درود به روح پدرت دمت گرم

ارسال دیدگاه


 (الزامی)  (الزامی)
ایمیل شما نزد مدیر سایت محفوظ بوده و برای عموم نمایش داده نخواهد شد.