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Bayesian reasoning and machine learning

Bayesian reasoning and machine learning (18회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
Barber, David, 1968-.
서명 / 저자사항
Bayesian reasoning and machine learning / David Barber.
발행사항
Cambridge ;   New York :   Cambridge University Press,   c2012.  
형태사항
xxiv, 697 p. : ill. ; 26 cm.
ISBN
9780521518147 (hbk.)
서지주기
Includes bibliographical references (p. [675]-688) and index.
일반주제명
Machine learning. Bayesian statistical decision theory.
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(2층서고)/ 청구기호 006.31 B234b 등록번호 121229289 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.31 B234b 등록번호 151314923 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 M
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No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(2층서고)/ 청구기호 006.31 B234b 등록번호 121229289 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
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No. 1 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.31 B234b 등록번호 151314923 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 M

컨텐츠정보

목차

Preface
Part I. Inference in Probabilistic Models:
1. Probabilistic reasoning
2. Basic graph concepts
3. Belief networks
4. Graphical models
5. Efficient inference in trees
6. The junction tree algorithm
7. Making decisions
Part II. Learning in Probabilistic Models:
8. Statistics for machine learning
9. Learning as inference
10. Naive Bayes
11. Learning with hidden variables
12. Bayesian model selection
Part III. Machine Learning:
13. Machine learning concepts
14. Nearest neighbour classification
15. Unsupervised linear dimension reduction
16. Supervised linear dimension reduction
17. Linear models
18. Bayesian linear models
19. Gaussian processes
20. Mixture models
21. Latent linear models
22. Latent ability models
Part IV. Dynamical Models:
23. Discrete-state Markov models
24. Continuous-state Markov models
25. Switching linear dynamical systems
26. Distributed computation
Part V. Approximate Inference:
27. Sampling
28. Deterministic approximate inference
Appendix. Background mathematics
Bibliography
Index.

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