Pattern recognition and machine learning
Збережено в:
| Автор: | |
|---|---|
| Формат: | Книга |
| Мова: | Англійська |
| Опубліковано: |
New York, USA
Springer Science and Business Media
2006
|
| Серія: | Information Science and Statistics
|
| Предмети: | |
| Онлайн доступ: | Disponible Online |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Зміст:
- 1 Introduction 2 Probability Distributions 3 Linear Models for Regression 4 Linear Models for Classification 5 Neural Networks 6 Kernel Methods 7 Sparse Kernel Machines 8 Graphical Models 9 Mixture Models and EM 10 Approximate Inference 11 Sampling Methods 12 Continuous Latent Variables 13 Sequential Data 14 Combining Models Appendix A Data Sets Appendix B Probability Distributions Appendix C Properties of Matrices Appendix D Calculus of Variations Appendix E Lagrange Multipliers References Index