Rozumowanie bayesowskie i procesy gaussowskie w zastosowaniach uczenia maszynowego

Oryginalny tytuł:

Bayesian Reasoning and Gaussian Processes for Machine Learning Applications

Zawartość książki:

Książka ta wprowadza wnioskowanie bayesowskie i procesy gaussowskie do zastosowań uczenia maszynowego. Metody bayesowskie są stosowane w wielu dziedzinach, takich jak tworzenie gier, podejmowanie decyzji i odkrywanie leków. Są one bardzo skuteczne w algorytmach uczenia maszynowego w radzeniu sobie z brakującymi danymi i wydobywaniu informacji z małych zbiorów danych. Książka Bayesian Reasoning and Gaussian Processes for Machine Learning Applications wykorzystuje podstawy statystyki do zrozumienia ciągłych rozkładów i tego, jak uczenie się można postrzegać w ramach probabilistycznych. Rozdziały przechodzą do takich tematów uczenia maszynowego, jak sieć przekonań i bayesowskie uczenie się ze wzmocnieniem, po którym następuje wprowadzenie do procesów gaussowskich, klasyfikacja, regresja, kowariancja i analiza wydajności procesów gaussowskich z innymi modelami.

CECHY.

⬤ Zawiera najnowsze osiągnięcia w dziedzinie uczenia maszynowego.

⬤ Podkreśla zastosowania algorytmów uczenia maszynowego.

⬤ Oferuje zarówno badania ilościowe, jak i jakościowe.

⬤ Zawiera liczne studia przypadków.

Ta książka jest skierowana do absolwentów, badaczy i profesjonalistów w dziedzinie nauki o danych i uczenia maszynowego.