![[Recenzja] Pattern Recognition and Machine Learning (Christopher M. Bishop) Streszczenie.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2549915/c1a-085k3-pk8xon8qhmzj-we6dhm.jpg)
Show Notes
Pattern Recognition and Machine Learning (Christopher M. Bishop)
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/0387310738?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-Christopher-M-Bishop.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/pattern-recognition-and-machine-learning-exploring/id1788515265?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Pattern+Recognition+and+Machine+Learning+Christopher+M+Bishop+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/0387310738/
#wnioskowaniebayesowskie #modelegraficzne #algorytmEM #mieszaninyGaussa #przybliżonewnioskowanie #PatternRecognitionandMachineLearning
Pattern Recognition and Machine Learning Christophera M. Bishopa to zaawansowany podręcznik z obszaru uczenia maszynowego, opublikowany w serii Information Science and Statistics. Jego głównym celem jest przedstawienie rozpoznawania wzorców jako problemu probabilistycznego, przede wszystkim w perspektywie bayesowskiej. Autor nie ogranicza się do katalogu algorytmów. Buduje wspólny język, w którym dane, parametry, niepewność i decyzje opisuje się za pomocą rozkładów prawdopodobieństwa. Książka prowadzi od podstaw rachunku prawdopodobieństwa i modeli liniowych, przez klasyfikację, sieci neuronowe oraz metody jądrowe, aż po modele z ukrytymi zmiennymi i przybliżone wnioskowanie. Istotną rolę pełnią modele graficzne, które pokazują zależności między zmiennymi w sposób jednocześnie formalny i wizualny. Jest to pozycja teoretyczna, oparta na algebrze liniowej, analizie wielowymiarowej i pracy z równaniami, lecz autor stara się wyjaśniać sens stojący za formalizmem. Dzięki temu książka pozostaje ważnym punktem odniesienia dla osób chcących zrozumieć fundamenty probabilistycznego uczenia maszynowego.
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/0387310738?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-Christopher-M-Bishop.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/pattern-recognition-and-machine-learning-exploring/id1788515265?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Pattern+Recognition+and+Machine+Learning+Christopher+M+Bishop+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/0387310738/
#wnioskowaniebayesowskie #modelegraficzne #algorytmEM #mieszaninyGaussa #przybliżonewnioskowanie #PatternRecognitionandMachineLearning
Pattern Recognition and Machine Learning Christophera M. Bishopa to zaawansowany podręcznik z obszaru uczenia maszynowego, opublikowany w serii Information Science and Statistics. Jego głównym celem jest przedstawienie rozpoznawania wzorców jako problemu probabilistycznego, przede wszystkim w perspektywie bayesowskiej. Autor nie ogranicza się do katalogu algorytmów. Buduje wspólny język, w którym dane, parametry, niepewność i decyzje opisuje się za pomocą rozkładów prawdopodobieństwa. Książka prowadzi od podstaw rachunku prawdopodobieństwa i modeli liniowych, przez klasyfikację, sieci neuronowe oraz metody jądrowe, aż po modele z ukrytymi zmiennymi i przybliżone wnioskowanie. Istotną rolę pełnią modele graficzne, które pokazują zależności między zmiennymi w sposób jednocześnie formalny i wizualny. Jest to pozycja teoretyczna, oparta na algebrze liniowej, analizie wielowymiarowej i pracy z równaniami, lecz autor stara się wyjaśniać sens stojący za formalizmem. Dzięki temu książka pozostaje ważnym punktem odniesienia dla osób chcących zrozumieć fundamenty probabilistycznego uczenia maszynowego.
