Dit studieboek, geschreven door Simon Rogers en Mark Girolami, biedt een heldere introductie in machine learning voor studenten en professionals. De nieuwe editie behandelt actuele onderwerpen binnen het vakgebied aan de hand van theoretische en praktische benaderingen.
De nieuwe editie bevat drie extra hoofdstukken over Markov Chain Monte Carlo, classificatie en regressie met Gaussian Processes, en Dirichlet Process-modellen. Hiermee blijft het boek aansluiten bij de laatste ontwikkelingen in machine learning en statistische methoden.
Kenmerken
- Auteur: Simon Rogers
- Uitgever: Taylor & Francis Ltd
- Serie: Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition
- Verschijningsdatum: 30 juni 2020
- Aantal pagina's: 428
- ISBN: 9780367574642
- Thema: Econometrics and economic statistics
- BISAC: BUSINESS & ECONOMICS / Econometrics
Over de auteurs
Simon Rogers is universitair docent aan de School of Computing Science, University of Glasgow, met een focus op machine learning toegepast in computational biology en human-computer interaction.
Mark Girolami is hoogleraar Computer Science aan de University of Warwick, met een achtergrond in statistiek en een sterke onderzoekscarrière binnen computational statistics en machine learning.