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概率机器学习(进阶篇)

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工业技术
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《概率机器学习(进阶篇)》([美]凯文·P.墨菲) 采用概率建模和贝叶斯决策理论的统一视角,全面介绍机器学习领域的经典理论和近期发展,包括深度学习领域的一些主题以及其他进展,比如生成模型、变分推理、强化学习等,还增添了一些例如优化和线性代数方面的背景内容。全书分为基础篇和进阶篇,本书是进阶篇。

作品简介

采用概率建模和贝叶斯决策理论的统一视角,全面介绍机器学习领域的经典理论和近期发展,包括深度学习领域的一些主题以及其他进展,比如生成模型、变分推理、强化学习等,还增添了一些例如优化和线性代数方面的背景内容。全书分为基础篇和进阶篇,本书是进阶篇。

内容简介

采用概率建模和贝叶斯决策理论的统一视角,全面介绍机器学习领域的经典理论和近期发展,包括深度学习领域的一些主题以及其他进展,比如生成模型、变分推理、强化学习等,还增添了一些例如优化和线性代数方面的背景内容。全书分为基础篇和进阶篇,本书是进阶篇。

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