Författare
Carl Edward Rasmussen
Carl Edward Rasmussen är en uppskattad författare inom Naturvetenskap och teknik med totalt 1 bok tillgängliga på Bokkollen, utgivna hos MIT Press Ltd.
Bland verken finns Gaussian Processes for Machine Learning, som toppar listan över Carl Edward Rasmussens populäraste böcker. Verken spänner över naturvetenskap & teknik och tilltalar läsare som uppskattar genren.
På Bokkollen gör vi det enkelt att navigera i Carl Edward Rasmussens författarskap. Vår databas uppdateras ständigt med nya släpp och format, så oavsett om du söker efter en lättläst pocket för semestern, en lyxig inbunden presentutgåva eller en digital ljudbok för pendlingen, har vi rätt utgåva för dig.
Jämför snabbt och smidigt priser på alla böcker av Carl Edward Rasmussen hos Sveriges ledande bokhandlare – som Adlibris, Bokus och Akademibokhandeln – och hitta alltid det bästa erbjudandet utan att betala för mycket.
Gaussian Processes for Machine Learning
A comprehensive and self-contained introduction to Gaussian processes, which provide a principled, practical, probabilistic approach to learning in kernel machines. Gaussian processes (GPs) provide a principled, practical, probabilistic approach to learning in kernel machines. GPs have received increased attention in the machine-learning community over the past decade, and this book provides a long-needed systematic and unified treatment of theoretical and practical aspects of GPs in machine learning. The treatment is comprehensive and self-contained, targeted at researchers and students in machine learning and applied statistics. The book deals with the supervised-learning problem for both regression and classification, and includes detailed algorithms. A wide variety of covariance (kernel) functions are presented and their properties discussed. Model selection is discussed both from a Bayesian and a classical perspective. Many connections to other well-known techniques from machine learning and statistics are discussed, including support-vector machines, neural networks, splines, regularization networks, relevance vector machines and others. Theoretical issues including learning curves and the PAC-Bayesian framework are treated, and several approximation methods for learning with large datasets are discussed. The book contains illustrative examples and exercises, and code and datasets are available on the Web. Appendixes provide mathematical background and a discussion of Gaussian Markov processes.
Hela bibliografin
Utforska alla Carl Edward Rasmussens publicerade verk sorterade efter popularitet.
Upptäck liknande författare
Om du gillar Carl Edward Rasmussen kommer du förmodligen att uppskatta även dessa författare inom naturvetenskap & teknik.