phanxuan.cung
New member
[Bạn Đang Chờ Đợi Gì? Đặt Mua Ngay để Nhận Ưu Đãi Hấp Dẫn!]: (https://shorten.asia/kuwNWg8u)
** Học máy: Một quan điểm xác suất **
#Machinelearning #Probabilistic #ai
Học máy là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng, với các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.Cuốn sách này cung cấp một giới thiệu toàn diện về các nền tảng xác suất của học máy, bao gồm cả cách tiếp cận cổ điển và hiện đại.
Cuốn sách bắt đầu với một cái nhìn tổng quan về các khái niệm cơ bản về lý thuyết xác suất, bao gồm các biến ngẫu nhiên, phân phối và xác suất có điều kiện.Sau đó, nó thảo luận về các kỹ thuật chính của học máy xác suất, chẳng hạn như suy luận Bayes, ước tính khả năng tối đa và chuỗi Markov Monte Carlo.Cuốn sách cũng bao gồm một loạt các ứng dụng học máy, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tầm nhìn máy tính và robot.
Cuốn sách này là một nguồn tài nguyên thiết yếu cho bất cứ ai muốn hiểu các nền tảng xác suất của học máy.Nó phù hợp cho sinh viên tốt nghiệp và các nhà nghiên cứu về khoa học máy tính, thống kê và kỹ thuật.Nó cũng là một nguồn tài nguyên quý giá cho các học viên muốn áp dụng các kỹ thuật học máy cho công việc của chính họ.
## Các tính năng chính
* Giới thiệu toàn diện về nền tảng xác suất của học máy
* Bao gồm cả cách tiếp cận cổ điển và hiện đại
* Bao gồm nhiều ứng dụng học máy
* Thích hợp cho sinh viên tốt nghiệp và các nhà nghiên cứu về khoa học máy tính, thống kê và kỹ thuật
* Tài nguyên có giá trị cho các học viên muốn áp dụng các kỹ thuật học máy cho công việc của riêng họ
=======================================
[Bạn Đang Chờ Đợi Gì? Đặt Mua Ngay để Nhận Ưu Đãi Hấp Dẫn!]: (https://shorten.asia/kuwNWg8u)
=======================================
**Machine Learning: A Probabilistic Perspective**
#Machinelearning #Probabilistic #ai
Machine learning is a rapidly growing field, with applications in a wide variety of domains. This book provides a comprehensive introduction to the probabilistic foundations of machine learning, covering both classical and modern approaches.
The book begins with an overview of the basic concepts of probability theory, including random variables, distributions, and conditional probability. It then discusses the key techniques of probabilistic machine learning, such as Bayesian inference, maximum likelihood estimation, and Markov chain Monte Carlo. The book also covers a variety of applications of machine learning, such as natural language processing, computer vision, and robotics.
This book is an essential resource for anyone who wants to understand the probabilistic foundations of machine learning. It is suitable for graduate students and researchers in computer science, statistics, and engineering. It is also a valuable resource for practitioners who want to apply machine learning techniques to their own work.
## Key Features
* Comprehensive introduction to the probabilistic foundations of machine learning
* Covers both classical and modern approaches
* Includes a variety of applications of machine learning
* Suitable for graduate students and researchers in computer science, statistics, and engineering
* Valuable resource for practitioners who want to apply machine learning techniques to their own work
=======================================
[Đặt Mua Ngay Để Nhận Ngay Ưu Đãi Hấp Dẫn!]: (https://shorten.asia/kuwNWg8u)
