توضیحات
‘A First Course in Machine Learning by Simon Rogers and Mark Girolami is the best introductory book for ML currently available. It combines rigor and precision with accessibility, starts from a detailed explanation of the basic foundations of Bayesian analysis in the simplest of settings, and goes all the way to the frontiers of the subject such as infinite mixture models, GPs, and MCMC.’
Devdatt Dubhashi, Professor, Department of Computer Science and Engineering, Chalmers University, Sweden
‘This textbook manages to be easier to read than other comparable books in the subject while retaining all the rigorous treatment needed. The new chapters put it at the forefront of the field by covering topics that have become mainstream in machine learning over the last decade.’
Daniel Barbara, George Mason University, Fairfax, Virginia, USA
‘The new edition of A First Course in Machine Learning by Rogers and Girolami is an excellent introduction to the use of statistical methods in machine learning. The book introduces concepts such as mathematical modeling, inference, and prediction, providing just in time the essential background on linear algebra, calculus, and probability theory that the reader needs to understand these concepts.’
Daniel Ortiz-Arroyo, Associate Professor, Aalborg University Esbjerg, Denmark
‘I was impressed by how closely the material aligns with the needs of an introductory course on machine learning, which is its greatest strengthOverall, this is a pragmatic and helpful book, which is well-aligned to the needs of an introductory course and one that I will be looking at for my own students in coming months.’
David Clifton, University of Oxford, UK
‘The first edition of this book was already an excellent introductory text on machine learning for an advanced undergraduate or taught masters level course, or indeed for anybody who wants to learn about an interesting and important field of computer science. The additional chapters of advanced material on Gaussian process, MCMC and mixture modeling provide an ideal basis for practical projects, without disturbing the very clear and readable exposition of the basics contained in the first part of the book.’
Gavin Cawley, Senior Lecturer, School of Computing Sciences, University of East Anglia, UK
‘This book could be used for junior/senior undergraduate students or first-year graduate students, as well as individuals who want to explore the field of machine learningThe book introduces not only the concepts but the underlying ideas on algorithm implementation from a critical thinking perspective.’
Guangzhi Qu, Oakland University, Rochester, Michigan, USA
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
‘اولین دوره آموزشی در یادگیری ماشین توسط سایمون راجرز و مارک جیرولامی بهترین کتاب مقدماتی برای ML در حال حاضر موجود است. دقت و دقت را با دسترسی ترکیب میکند، از توضیح مفصل مبانی اولیه تحلیل بیزی در سادهترین تنظیمات شروع میکند و تا مرزهای موضوع مانند مدلهای مخلوط بینهایت، GPs و MCMC میرود. br>Devdatt Dubhashi، پروفسور گروه علوم و مهندسی کامپیوتر، دانشگاه چالمرز، سوئد
این کتاب درسی در عین حفظ، خواندن آسانتر از سایر کتابهای مشابه در این موضوع است. تمام درمان های دقیق مورد نیاز فصلهای جدید با پوشش موضوعاتی که در دهه گذشته در یادگیری ماشینی به جریان اصلی تبدیل شدهاند، آن را در خط مقدم این حوزه قرار میدهند.
دانیل باربارا، دانشگاه جورج میسون، فیرفکس، ویرجینیا، ایالات متحده
ویرایش جدید اولین دوره در یادگیری ماشین توسط راجرز و جیرولامی مقدمه ای عالی برای استفاده از روش های آماری در یادگیری ماشینی است. این کتاب مفاهیمی مانند مدلسازی ریاضی، استنتاج و پیشبینی را معرفی میکند و به موقع پیشزمینه اصلی جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، و نظریه احتمال را که خواننده برای درک این مفاهیم به آن نیاز دارد، ارائه میکند.’
دانیل اورتیز-آرویو، دانشیار ، دانشگاه آلبورگ اسبیرگ، دانمارک
“از اینکه چقدر مطالب با نیازهای یک دوره مقدماتی در مورد یادگیری ماشین مطابقت دارد، تحت تاثیر قرار گرفتم، که بزرگترین نقطه قوت آن است در مجموع، این یک کتاب عملی و مفید، که به خوبی با نیازهای یک دوره مقدماتی هماهنگ است و من در ماه های آینده برای دانشجویان خودم به دنبال آن خواهم بود.’
دیوید کلیفتون، دانشگاه آکسفورد، بریتانیا<. /p>
‘نسخه اول این کتاب قبلاً یک متن مقدماتی عالی در مورد یادگیری ماشینی برای دوره های پیشرفته در مقطع کارشناسی یا کارشناسی ارشد بود، یا در واقع برای هر کسی که می خواهد در مورد یک زمینه جالب و مهم یاد بگیرد. علوم کامپیوتر. فصول اضافی از مطالب پیشرفته در مورد فرآیند گاوسی، MCMC و مدلسازی مخلوط، پایهای ایدهآل برای پروژههای عملی فراهم میکند، بدون اینکه توضیح بسیار واضح و خواندنی اصول مندرج در قسمت اول کتاب را مختل کند.
گاوین کاولی، مدرس ارشد، دانشکده علوم محاسباتی، دانشگاه آنگلیای شرقی، بریتانیا
“این کتاب می تواند برای دانشجویان مقطع کارشناسی ارشد/پایه اول یا سال اول استفاده شود. دانشجویان فارغ التحصیل، و همچنین افرادی که می خواهند زمینه یادگیری ماشین را کشف کنند، این کتاب نه تنها مفاهیم، بلکه ایده های اساسی در اجرای الگوریتم را از دیدگاه تفکر انتقادی معرفی می کند.’
گوانگجی کو، دانشگاه اوکلند، روچستر، میشیگان، ایالات متحده آمریکا
tag : دانلود کتاب اولین دوره در یادگیری ماشین (چپمن و هال / یادگیری ماشینی و تشخیص الگوی CRC) , Download اولین دوره در یادگیری ماشین (چپمن و هال / یادگیری ماشینی و تشخیص الگوی CRC) , دانلود اولین دوره در یادگیری ماشین (چپمن و هال / یادگیری ماشینی و تشخیص الگوی CRC) , Download A First Course in Machine Learning (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition) Book , اولین دوره در یادگیری ماشین (چپمن و هال / یادگیری ماشینی و تشخیص الگوی CRC) دانلود , buy اولین دوره در یادگیری ماشین (چپمن و هال / یادگیری ماشینی و تشخیص الگوی CRC) , خرید کتاب اولین دوره در یادگیری ماشین (چپمن و هال / یادگیری ماشینی و تشخیص الگوی CRC) , دانلود کتاب A First Course in Machine Learning (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition) , کتاب A First Course in Machine Learning (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition) , دانلود A First Course in Machine Learning (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition) , خرید A First Course in Machine Learning (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition) , خرید کتاب A First Course in Machine Learning (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition) ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.