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Gaussian Processes for Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning)

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Carl Edward Rasmussen 作者
The MIT Press
譯者
2005-12-01 出版日期
244 頁數
USD 36.00 價格
Hardcover
Adaptive Computation and Machine Learning 叢書系列
9780262182539 圖書編碼

Gaussian Processes for Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning) 在線電子書 圖書標籤: 機器學習  GaussianProcess  高斯過程  MachineLearning  統計學習  Gaussian  ML  人工智能   


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發表於2024-11-25

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Gaussian Processes for Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning) 在線電子書 用戶評價

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隻讀瞭regression那章

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"Engineers doing statistics by another name." -- BDR And I can't agree more...:P

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個彆步驟跳的有點狠,概率論基礎差的建議先好好復習以下多元的高斯分布

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have a go with it if you are really interested in predicting the unknown.=]Need any examples? well, your longevity,stock market,weather forecast.....countless really..=P

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Gaussian Processes for Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning) 在線電子書 著者簡介


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Gaussian Processes for Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning) 在線電子書 圖書描述

Gaussian processes (GPs) provide a principled, practical, probabilistic approach to learning in kernel machines. GPs have received increased attention in the machine-learning community over the past decade, and this book provides a long-needed systematic and unified treatment of theoretical and practical aspects of GPs in machine learning. The treatment is comprehensive and self-contained, targeted at researchers and students in machine learning and applied statistics.The book deals with the supervised-learning problem for both regression and classification, and includes detailed algorithms. A wide variety of covariance (kernel) functions are presented and their properties discussed. Model selection is discussed both from a Bayesian and a classical perspective. Many connections to other well-known techniques from machine learning and statistics are discussed, including support-vector machines, neural networks, splines, regularization networks, relevance vector machines and others. Theoretical issues including learning curves and the PAC-Bayesian framework are treated, and several approximation methods for learning with large datasets are discussed. The book contains illustrative examples and exercises, and code and datasets are available on the Web. Appendixes provide mathematical background and a discussion of Gaussian Markov processes.

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Gaussian Processes for Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning) 在線電子書 讀後感

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内容不多,毕竟只有薄薄一本,有一定的实际参考价值,是一本还可以的入门书籍。 如果本身对于Kernel的方法以及统计的学习方法有一定的理解的话,看这个会觉得有些简单了。 和Bishop的书相比,内容和语言上,个人觉得还有一定的差距。

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