А. Б. Мерков
Распознавание образов. Построение и обучение вероятностных моделей


Тематика книги Распознавание образов. Построение и обучение вероятностных моделей в различных интернет магазинах
Похожии по тематике на книгу Распознавание образов. Построение и обучение вероятностных моделей
  • Е. М. Дондик, А. Н. Пылькин, Н. Е. Скоробогатова. Модели и алгоритмы распознавания русских дактилем
  • Левина Любовь Тимофеевна. Все о ноутбуке для ржавых чайников
  • Серафимова Виктория Сергеевна. Твой любимый инстаграм. Как стать узнаваемым и получать доход, не имея сотен тысяч подписчиков
  • Маккинни У.. Python и анализ данных
  • Шадский А.С., Морозов Е.М., Жеков К.Н., Плотников А.С.. ANSYS в руках инженера. Температурные напряжения
  • Дж. Фрир. Построение вычислительных систем на базе перспективных микропроцессоров
  • Толковый словарь по вычислительным системам
  • Джон Хопкрофт, Раджив Мотвани, Джеффри Ульман. Введение в теорию автоматов, языков и вычислений
  • Большая книга геймера. Гиннесс. Книга рекордов 2020
  • Брукс Роберт. Мир игры Hearthstone
  • А. Н. Плюшев. "Халяв@" в Интернете-1. Практическое руководство
  • В. М. Брябрин. Программное обеспечение персональных ЭВМ
  • Егор Бугаенко. Элегантные объекты. Java Edition
  • Пименов М., Токарев П.. Наша игра. История. Бизнес. Возможности
  • Дэн Бейдер. Чистый Python. Тонкости программирования для профи
  • Дуглас Крокфорд. Как устроен JavaScript
  • Франсуа Шолле. Глубокое обучение на R
  • Джеймс Чамберс, Дэвид Пэкетт, Саймон Тиммс. ASP.NET Core. Разработка приложений
  • А. Сенько. Работа с BigData в облаках. Обработка и хранение данных с примерами из Microsoft Azure
  • Пол Дейтел, Харви Дейтел, Александр Уолд. Android для разработчиков
Другие книги автора А. Б. Мерков
  • А. Б. Мерков. Распознавание образов. Построение и обучение вероятностных моделей
    Распознавание образов. Построение и обучение вероятностных моделей
    А. Б. Мерков
    В книге рассматриваются несколько практически важных примеров решения задач статистического обучения, в которых пространства признаков и ответов и обучающие наборы устроены слишком сложно и нерегулярно, так что стандартные методы статистического обучения в них нельзя применить буквально, но можно применять после построения адекватных вероятностных моделей. Данная работа является продолжением книги А.Б.Меркова "Распознавание образов: Введение в методы статистического обучения". Она выдержана в том же стиле. Значительная часть описываемых методов строго обоснована: простые технические детали доказательств сформулированы и предложены в качестве упражнений, более сложные, но не слишком громоздкие доказательства предъявлены. Ради компактности изложения количество примеров минимизировано, зато приводятся многочисленные литературные ссылки, в том числе и ссылки на доступные электронные копии статей.
  • А. Б. Мерков. Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения
    Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения
    А. Б. Мерков
    Предлагаемая книга посвящена общим методам статистического обучения, в частности задаче распознавания. В ней предпринята попытка компактно и единообразно изложить основные современные универсальные методы распознавания и используемый в них математический аппарат. Значительная часть описываемых методов строго обоснована: простые технические детали доказательств сформулированы и предложены в качестве упражнений, более сложные доказательства приведены полностью. Приводятся многочисленные ссылки, в том числе на доступные электронные копии статей. Книга не содержит теории статистического обучения, хотя автор ссылается на нее; не включает описание методов, сильно зависящих от специфики данных (изображений, речи, текстов), и не привязана ни к каким программным реализациям машинного обучения.
  • А. Б. Мерков. Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения
    Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения
    А. Б. Мерков
    Предлагаемая книга посвящена общим методам статистического обучения, в частности задаче распознавания. В ней предпринята попытка компактно и единообразно изложить основные современные универсальные методы распознавания и используемый в них математический аппарат. Значительная часть описываемых методов строго обоснована: простые технические детали доказательств сформулированы и предложены в качестве упражнений, более сложные доказательства приведены полностью. Приводятся многочисленные ссылки, в том числе на доступные электронные копии статей. Книга не содержит теории статистического обучения, хотя автор ссылается на нее; не включает описание методов, сильно зависящих от специфики данных (изображений, речи, текстов), и не привязана ни к каким программным реализациям машинного обучения

© 2007-2019 books.iqbuy.ru 18+