![[Recension] Pattern Recognition and Machine Learning (Christopher M. Bishop) Sammanfattad.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2572318/c1a-085k3-qdxdp3jnix54-zqvmfp.jpg)
Show Notes
Pattern Recognition and Machine Learning (Christopher M. Bishop)
- Amazon Sweden Store: https://www.amazon.se/dp/0387310738?tag=9natreeswe-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
- Läs mer: https://swedish.9natree.com/read/0387310738/
#Bayesianskinferens #Grafiskamodeller #ExpectationMaximization #Gaussiskablandningsmodeller #Kärnmetoder #PatternRecognitionandMachineLearning
Pattern Recognition and Machine Learning av Christopher M. Bishop är en avancerad lärobok i statistisk maskininlärning, utgiven inom serien Information Science and Statistics. Den behandlar hur datorer kan lära sig att känna igen strukturer i data, till exempel för klassificering, regression och sannolikhetsbedömning. Bokens tydliga särdrag är dess bayesianska perspektiv. I stället för att enbart söka en enda bästa modell, beskriver Bishop osäkerhet med sannolikhetsfördelningar och visar hur tidigare antaganden kan vägas samman med observerade data. Framställningen börjar med sannolikhetslära och grundläggande beslutsteori, och går sedan vidare till linjära modeller, neurala nätverk, kärnmetoder, grafiska modeller, blandningsmodeller och approximativ inferens. Det är inte i första hand en handbok för att snabbt bygga moderna produktionssystem. Syftet är snarare att ge läsaren en sammanhängande matematisk förståelse av varför vanliga maskininlärningsmetoder fungerar, när deras antaganden spelar roll, och hur många till synes skilda algoritmer kan härledas ur samma probabilistiska principer.
- Amazon Sweden Store: https://www.amazon.se/dp/0387310738?tag=9natreeswe-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
- Läs mer: https://swedish.9natree.com/read/0387310738/
#Bayesianskinferens #Grafiskamodeller #ExpectationMaximization #Gaussiskablandningsmodeller #Kärnmetoder #PatternRecognitionandMachineLearning
Pattern Recognition and Machine Learning av Christopher M. Bishop är en avancerad lärobok i statistisk maskininlärning, utgiven inom serien Information Science and Statistics. Den behandlar hur datorer kan lära sig att känna igen strukturer i data, till exempel för klassificering, regression och sannolikhetsbedömning. Bokens tydliga särdrag är dess bayesianska perspektiv. I stället för att enbart söka en enda bästa modell, beskriver Bishop osäkerhet med sannolikhetsfördelningar och visar hur tidigare antaganden kan vägas samman med observerade data. Framställningen börjar med sannolikhetslära och grundläggande beslutsteori, och går sedan vidare till linjära modeller, neurala nätverk, kärnmetoder, grafiska modeller, blandningsmodeller och approximativ inferens. Det är inte i första hand en handbok för att snabbt bygga moderna produktionssystem. Syftet är snarare att ge läsaren en sammanhängande matematisk förståelse av varför vanliga maskininlärningsmetoder fungerar, när deras antaganden spelar roll, och hur många till synes skilda algoritmer kan härledas ur samma probabilistiska principer.
