Ce manuel d’étude, écrit par Simon Rogers et Mark Girolami, offre une introduction claire à l’apprentissage automatique pour les étudiants et les professionnels. La nouvelle édition traite des sujets d’actualité dans le domaine à l’aide d’approches à la fois théoriques et pratiques.
La nouvelle édition comprend trois chapitres supplémentaires sur la méthode de Monte Carlo par chaînes de Markov, la classification et la régression avec des processus gaussiens, ainsi que sur les modèles de processus de Dirichlet. Le livre reste ainsi en phase avec les derniers développements en apprentissage automatique et en méthodes statistiques.
Caractéristiques
- Auteur : Simon Rogers
- Éditeur : Taylor & Francis Ltd
- Série : Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition
- Date de publication : 30 juin 2020
- Nombre de pages : 428
- ISBN : 9780367574642
- Thème : Économétrie et statistiques économiques
- BISAC : BUSINESS & ECONOMICS / Économétrie
À propos des auteurs
Simon Rogers est maître de conférences à l’École de sciences informatiques de l’université de Glasgow, avec un focus sur l’apprentissage automatique appliqué à la biologie computationnelle et à l’interaction homme-machine.
Mark Girolami est professeur de Computer Science à l’université de Warwick, avec une formation en statistique et une solide carrière de recherche en statistiques computationnelles et en apprentissage automatique.