Dieses Studienbuch, geschrieben von Simon Rogers und Mark Girolami, bietet eine klare Einführung in das maschinelle Lernen für Studierende und Fachleute. Die neue Ausgabe behandelt aktuelle Themen aus dem Fachgebiet anhand theoretischer und praktischer Ansätze.
Die neue Ausgabe enthält drei zusätzliche Kapitel zu Markov-Chain-Monte-Carlo, Klassifikation und Regression mit Gaußschen Prozessen sowie zu Dirichlet-Prozess-Modellen. Damit bleibt das Buch an den neuesten Entwicklungen im maschinellen Lernen und in den statistischen Methoden ausgerichtet.
Merkmale
- Autor: Simon Rogers
- Verlag: Taylor & Francis Ltd
- Reihe: Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition
- Erscheinungsdatum: 30. Juni 2020
- Anzahl der Seiten: 428
- ISBN: 9780367574642
- Thema: Ökonometrie und Wirtschaftswissenschaftliche Statistik
- BISAC: BUSINESS & ECONOMICS / Ökonometrie
Über die Autoren
Simon Rogers ist Dozent an der School of Computing Science der University of Glasgow mit dem Schwerpunkt auf maschinellem Lernen, das in der computational biology und der Mensch-Computer-Interaktion angewendet wird.
Mark Girolami ist Professor für Informatik an der University of Warwick; er hat einen Hintergrund in Statistik und eine erfolgreiche Forschungslaufbahn in computational statistics und maschinellem Lernen.