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商品類型
原文書 （11）
商品狀況
可訂購商品 （11）
庫存狀況
無庫存 （11）
商品定價
$800以上 （11）
出版日期
2017年以前 （11）
裝訂方式
平裝 （4）
精裝 （6）
作者
Christopher M. Bishop （2）
Uffe B. Kjaerulff/ Anders L. Madsen （2）
Arnaud Doucet (EDT)/ Nando De Freitas (EDT)/ Neil Gordon (EDT) （1）
John A. Lee/ Michel Verleysen （1）
Jose C. Principe （1）
Reuven Y. Rubinstein/ Dirk P. Kroese （1）
Robert G. Cowell,Philip Dawid,Steffen L. Lauritzen,David J. Spiegelhalter （1）
Vladimir Naumovich Vapnik （1）
Vladimir Naumovich Vapnik/ Samuel Kotz (TRN) （1）
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Springer-Verlag New York Inc （2）
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三民網路書店 / 搜尋結果

共11筆商品，1/1頁
Information Theoretic Learning ─ Renyi's Entropy and Kernel Perspectives
1.

Information Theoretic Learning ─ Renyi's Entropy and Kernel Perspectives

作者：Jose C. Principe  出版社：Springer Verlag  出版日：2012/05/27 裝訂：平裝
This bookisan outgrowthoften yearsof researchatthe Universityof Florida Computational NeuroEngineering Laboratory (CNEL) in the general area of statistical signal processing and machine learning. One
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Pattern Recognition And Machine Learning
2.

Pattern Recognition And Machine Learning

作者：Christopher M. Bishop  出版社：Springer Verlag  出版日：2006/08/17 裝訂：精裝
This is the first text on pattern recognition to present the Bayesian viewpoint, one that has become increasing popular in the last five years. It presents approximate inference algorithms that permi
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Bayesian Networks and Influence Diagrams
3.

Bayesian Networks and Influence Diagrams

作者：Uffe B. Kjaerulff; Anders L. Madsen  出版社：Springer Verlag  出版日：2007/11/01 裝訂：平裝
Probabilistic networks, also known as Bayesian networks and influence diagrams, have become one of the most promising technologies in the area of applied artificial intelligence. This book provides a
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The Nature of Statistical Learning Theory
4.

The Nature of Statistical Learning Theory

作者：Vladimir Naumovich Vapnik  出版社：Springer Verlag  出版日：1999/12/01 裝訂：平裝
The aim of this book is to discuss the fundamental ideas which lie behind the statistical theory of learning and generalization. It considers learning as a general problem of function estimation based
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Probabilistic Networks and Expert Systems：Exact Computational Methods for Bayesian Networks
5.

Probabilistic Networks and Expert Systems：Exact Computational Methods for Bayesian Networks

作者：Robert G. Cowell; Philip Dawid; Steffen L. Lauritzen; David J. Spiegelhalter  出版社：Springer-Verlag New York Inc.  出版日：1999/06/01 裝訂：精裝
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Bayesian Networks and Influence Diagrams ― A Guide to Construction and Analysis
6.

Bayesian Networks and Influence Diagrams ― A Guide to Construction and Analysis

作者：Uffe B. Kjaerulff; Anders L. Madsen  出版社：Springer Verlag  出版日：2012/11/29 裝訂：精裝
In a Second Edition offering six new sections, new examples, tables, figures and more, this book shows how to understand, construct, and analyze intelligent systems for decision support based on proba
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The Cross-Entropy Method ― A Unified Approach To Combinatorial Optimization, Monte-Carlo Simulation, and Machine Learning
7.

The Cross-Entropy Method ― A Unified Approach To Combinatorial Optimization, Monte-Carlo Simulation, and Machine Learning

作者：Reuven Y. Rubinstein; Dirk P. Kroese  出版社：Springer Verlag  出版日：2004/08/30 裝訂：精裝
Rubinstein is the pioneer of the well-known score function and cross-entropy methods.Accessible to a broad audience of engineers, computer scientists, mathematicians, statisticians and in general anyo
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Estimation of Dependences Based on Empirical Data/ Empirical Inference Science
8.

Estimation of Dependences Based on Empirical Data/ Empirical Inference Science

作者：Vladimir Naumovich Vapnik; Samuel Kotz (TRN)  出版社：Springer Verlag  出版日：2006/04/07 裝訂：精裝
In 1982, Springer published the English translation of the Russian book Estimation of Dependencies Based on Empirical Data which became the foundation of the statistical theory of learning and general
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Pattern Recognition and Machine Learning
9.

Pattern Recognition and Machine Learning

作者：Christopher M. Bishop  出版社：Springer-Verlag New York Inc  出版日：2016/08/23 裝訂：平裝
This is the first textbook on pattern recognition to present the Bayesian viewpoint. The book presents approximate inference algorithms that permit fast approximate answers in situations where exact a
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Nonlinear Dimensionality Reduction
10.

Nonlinear Dimensionality Reduction

作者：John A. Lee; Michel Verleysen  出版社：Springer-Verlag New York Inc  出版日：2010/11/19 裝訂：平裝
This book reviews well-known methods for reducing the dimensionality of numerical databases as well as recent developments in nonlinear dimensionality reduction. All are described from a unifying poin
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Sequential Monte Carlo Methods in Practice
11.

Sequential Monte Carlo Methods in Practice

作者：Arnaud Doucet (EDT); Nando De Freitas (EDT); Neil Gordon (EDT)  出版社：Springer Verlag  出版日：2001/03/01 裝訂：精裝
The advent of cheap and massive computational power in conjunction with recent developments in applied statistics have stimulated many advancements in the field of sequential Monte Carlo simulation. M
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