Крістофер Бішоп: Розпізнавання образів і машинне навчання. Том 2

Це сучасний підручник, що являє собою всеосяжний вступ до розпізнавання образів і машинного навчання. Читачам досить знати основи багатовимірного математичного аналізу, лінійної алгебри та теорії ймовірностей.

Книга підходить для викладання курсів з машинного навчання, математичної статистики, комп'ютерних наук та розпізнавання образів. Кожний розділ супроводжується численними завданнями різного рівня складності. Підручник призначений для студентів старших курсів і аспірантів першого року навчання, а також дослідників і практиків, які займаються розпізнавання образів і машинним навчанням.

Бурхливий розвиток практичних застосувань машинного навчання за останні десять років супроводжується інтенсивною розробкою важливих алгоритмів і методів, що лежать в його основі. Наприклад, байєсовські методи перестали бути предметом вивчення вузьких фахівців і стали основним трендом, а графи стали загальноприйнятим інструментом для опису і застосування імовірнісних методів. Практичне значення байєсовських методів все більше посилюється завдяки розвитку численних алгоритмів наближеного виведення, таких як варіаційний байєсовський підхід і метод поширення очікування. Крім того, все більшого значення для алгоритмів і програм набувають нові ядерні моделі.

Для зручності викладання підручник містить великий методичний матеріал, що включає більш ніж 400 вправ, ранжируваних за складністю. Рішення деяких вправ можна знайти на веб-сайті, присвяченому книзі. Книга супроводжується публікацією великого обсягу додаткового матеріалу на веб-сайті, який містить новітню інформацію.