Machine learning : a probabilistic perspective/ Kevin P. Murphy

Por: Murphy, Kevin P, 1970- [,autor]Tipo de material: TextoTextoSeries Adaptive computation and machine learning seriesEditor: Cambridge, MA : MIT Press, c2012Descripción: xxix, 1067 páginas : ilustracionesTipo de contenido: texto Tipo de medio: no mediado Tipo de portador: volumenISBN: 9780262018029Tema(s): PROBABILIDADES | APRENDIZAJE MECANICOClasificación CDD: 006.31
Contenidos:
1. Introduction -- 2. Probability -- 3. Generative models -- 4. Gaussian models -- 5. Bayesian statistics -- 6. Frequentist statistics -- 7. linear regression -- 8. Logistic regression -- 9. Generalized linear models and the exponential family -- 10. Directed graphical models (bayes nets) -- 11. Mixture models and the EM algorithm -- 12. Latent linear models -- 13. Sparse linear models -- 14.- Kernels -- 15. Gaussians processes -- 16. Adaptative basis function models -- 17. Markov and hidden markov models -- 18. State space models -- 19. Undirected graphical models (markov random fields) -- 20. Exact inference for graphical models -- 21. Variational inference -- 22. More variational inference -- 23. Monte Carlo inference -- 24. Markov chain Monte Carlo (MCMC) inference -- 25. Clustering -- 26. Graphical model structure learning -- 27. Latent variable models for discrete data -- 28. Deep learning.-
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1. Introduction -- 2. Probability -- 3. Generative models -- 4. Gaussian models -- 5. Bayesian statistics -- 6. Frequentist statistics -- 7. linear regression -- 8. Logistic regression -- 9. Generalized linear models and the exponential family -- 10. Directed graphical models (bayes nets) -- 11. Mixture models and the EM algorithm -- 12. Latent linear models -- 13. Sparse linear models -- 14.- Kernels -- 15. Gaussians processes -- 16. Adaptative basis function models -- 17. Markov and hidden markov models -- 18. State space models -- 19. Undirected graphical models (markov random fields) -- 20. Exact inference for graphical models -- 21. Variational inference -- 22. More variational inference -- 23. Monte Carlo inference -- 24. Markov chain Monte Carlo (MCMC) inference -- 25. Clustering -- 26. Graphical model structure learning -- 27. Latent variable models for discrete data -- 28. Deep learning.-