What is the focus of the book 'Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics'?

The book delves into advanced concepts of probabilistic machine learning, emphasizing models that handle uncertainty and make predictions. It covers probabilistic programming, Bayesian methods, and graphical models. This is crucial for fields like finance and healthcare, where decisions must be made under uncertainty.

Who is the target audience for this book?

Primarily aimed at graduate students and professionals in machine learning or statistics, this book requires a foundational understanding of both subjects. It is particularly beneficial for those looking to deepen their expertise in probabilistic approaches, making it valuable for researchers and practitioners in AI.

What are some key concepts covered in the book?

The book covers various key concepts including Bayesian inference, Markov chain Monte Carlo methods, and variational inference. These concepts provide tools for better model interpretability and robustness, which are vital in applications like predictive modeling and automated decision-making.

How does this book differ from other machine learning texts?

Unlike many conventional machine learning texts that may focus on deterministic approaches, this book emphasizes the role of probability in model formation. By leveraging uncertainty, readers can develop more adaptable models, essential for real-world applications where data can be noisy or incomplete.

What skills can I expect to enhance by reading this book?

Readers will enhance their capabilities in probabilistic reasoning and statistical modeling. Skills gained include building complex probabilistic models, utilizing Bayesian inference for predictions, and applying insights to navigate uncertainties in data-driven environments, making it an essential resource for data scientists.

Does the book include practical examples or case studies?

Yes, it includes numerous practical examples and case studies illustrating the application of probabilistic models in various fields like computer vision and natural language processing. These examples aid in understanding complex theories while providing readers with real-world insights on model implementation.

Are there any prerequisites to reading 'Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics'?

A solid understanding of basic machine learning concepts and foundations in statistics is recommended. Familiarity with linear algebra and calculus will also be beneficial. This background will help readers fully appreciate the advanced topics discussed and their applications in professional scenarios.

Is this book suitable for self-study?

Absolutely! The book is structured in a way that makes it ideal for self-study, with clear explanations and illustrative figures. Each chapter builds upon the last, enabling readers to progress through complex topics at their own pace, making it excellent for learners looking to expand their knowledge independently.

Can this book be helpful for industry applications?

Yes, it is particularly useful for professionals working in AI, data analytics, and related fields. The probabilistic models and techniques discussed can be applied directly to enhance machine learning systems in industries such as finance, healthcare, and marketing, fostering innovation and more accurate predictions.

Where can I buy 'Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics' in Iraq?

You can purchase 'Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics' from Ubuy in Iraq. Ubuy offers a seamless online shopping experience, making it easy to find and acquire this advanced text for your machine learning and academic needs.

كيف تتسوق Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics عبر الانترنت من يوباى?

من السهل التسوق في Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics عبر الإنترنت من يوباي. كل ما عليك فعله هو البحث عن المنتج واختيار طريقة الشحن الخاصة بك أثناء الدفع وسيتم توصيله الى عنوانك

هل Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics متوفر للتسوق عبر الإنترنت في Iraq؟

نعم ، في يوباي Iraq هذا المنتج متاح لك للتسوق بسعر مناسب. Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics غير متوفر محليًا ولكن يمكنك الوثوق بنا بخدماتنا للشحن السريع.

كم من الوقت يستغرق الحصول على المنتج بعد تقديم الطلب؟

يختلف وقت تسليم المنتج الذي طلبته حسب ما طلبته وطريقة الشحن التي اخترتها. يتم ذكر وقت التسليم المقدر أثناء عملية الدفع ، لذا كن مرتاحًا أثناء التسوق.

عرض الأصل

Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics (Adaptive Computation and Machine Learning series)

An advanced counterpart to Probabilistic Machine Learning: An Introduction, this high-level textbook provides detailed coverage of cutting-edge topics in machine learning, including deep generative modeling, graphical models, Bayesian inference, reinforcement learning, and causality.

منتج #: 81427698

Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics (Adaptive Computation and Machine Learning series)

86% من المشترين سيوصون بهذا المنتج لصديق

منتج #: 81427698

IQD 247016

تفاصيل السعر

باستثناء رسوم الشحن والجمارك ( سيتم احتساب رسوم الشحن والجمارك عند إتمام الشراء )

^{*سيتم استيراد جميع العناصر من أمريكا}

التوافر : متوفر فى المخزون

مستورد من متجر USA

كمية:

اطلب الآن واحصل عليه حول السبت, أكتوبر 10

معاملة آمنة

أفضل شركائنا اللوجستيين

An advanced counterpart to Probabilistic Machine Learning: An Introduction, this high-level textbook provides detailed coverage of cutting-edge topics in machine learning, including deep generative modeling, graphical models, Bayesian inference, reinforcement learning, and causality.

كفالة يو كير:

لا شيء

اختر الباقة

شحن
سريع

استرجاع
مجاني^*

تغليف آمن

منتجات أصلية %100

الامتثال لمعيار PCI DSS

حاصل على شهادة ISO 27001

Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of أمريكا store (110-120). Recommended power converters اشتري الآن.

أبرز ما يلفت الانتباه

In-Depth Insights

Offers advanced analysis of probabilistic methods, enabling readers to grasp complex concepts efficiently and apply them in real-world scenarios.

Comprehensive Coverage

Covers a broad range of topics, from foundational principles to cutting-edge techniques, catering to both researchers and practitioners in machine learning.

Practical Applications

Integrates theoretical knowledge with practical applications, ensuring that readers can translate learning into actionable solutions in various fields.

تفاصيل المنتج

Publisher	The MIT Press
Publication date	August 15, 2023
Language	English
Print length	1360 pages
ISBN-10	0262048434
ISBN-13	978-0262048439
Item Weight	4.98 pounds (2.26 kg)
Dimensions	8.39 x 2.17 x 9.29 inches (21.3 x 5.5 x 23.6 cm)

من يجب أن يشتري؟

Graduate Students
Ideal for postgraduate students specializing in machine learning or statistics seeking advanced topics and theoretical depth.
Machine Learning Researchers
Essential for researchers looking to deepen knowledge in probabilistic models and their applications in machine learning.
Data Scientists
Beneficial for data scientists wanting to enhance their skills in probabilistic approaches for better decision-making and predictions.

Beginners
Not suitable for those new to machine learning, as it assumes prior knowledge and expertise in advanced concepts.

وصف المنتج

Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics (Adaptive Computation and Machine Learning series)

هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا

أسئلة العملاء & الإجابات

سؤال: كيف تتسوق Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics عبر الانترنت من يوباى?

إجابه: من السهل التسوق في Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics عبر الإنترنت من يوباي. كل ما عليك فعله هو البحث عن المنتج واختيار طريقة الشحن الخاصة بك أثناء الدفع وسيتم توصيله الى عنوانك
سؤال: هل Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics متوفر للتسوق عبر الإنترنت في Iraq؟

إجابه: نعم ، في يوباي Iraq هذا المنتج متاح لك للتسوق بسعر مناسب. Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics غير متوفر محليًا ولكن يمكنك الوثوق بنا بخدماتنا للشحن السريع.
سؤال: كم من الوقت يستغرق الحصول على المنتج بعد تقديم الطلب؟

إجابه: يختلف وقت تسليم المنتج الذي طلبته حسب ما طلبته وطريقة الشحن التي اخترتها. يتم ذكر وقت التسليم المقدر أثناء عملية الدفع ، لذا كن مرتاحًا أثناء التسوق.

Intelligence & Semantics Editorial Review

Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics (Adaptive Computation and Machine Learning series) is an extensive textbook published by The MIT Press on August 15, 2023, that spans 1360 pages and covers a breadth of advanced topics in machine learning. Readers have praised its depth and detail, especially regarding critical concepts like matrix calculus and gradient descent, making it suitable for those looking to deepen their understanding of ML. The engaging style of the author, Kevin Murphy, who is recognized for his ability to blend teaching with research, contributes to the book’s appeal. While the book is primarily aimed at graduate students, even those with foundational knowledge in regression can benefit, despite the learning curve involved. The accompanying online resources enhance the learning experience, although some readers mentioned minor issues like errors in hardcopy versions versus updates on the author's website.

مراجعات العملاء وتقييماتهم

5.0

1 تقييمات العملاء

5 نجمة

100%
4 نجمة

0%
3 نجمة

0%
2 نجمة

0%
1 نجمة

0%

أضف تقييم لهذا المنتج

شارك أفكارك مع عملاء آخرين

إيجابيات

Comprehensive coverage of advanced machine learning topics
Engaging teaching style from a renowned author
Valuable online resources complement the textbook
Impressive graphics enhance understanding
Suitable for both beginners and experienced learners

سلبيات

Hardcopies may contain typos not present in online versions

تاريخ سعر المنتج

معلومات مهمة

القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.

IQD 247016

اطلب الآن واحصل عليه حول السبت, أكتوبر 10

كمية:

معاملة آمنة

نوفر لك مدفوعات مشفّرة، وحماية متكاملة للمشتري، مع الالتزام بمعايير PCI DSS وشهادة ISO 27001:2022 لضمان أعلى مستويات الأمان في كل عملية شراء.

أفضل شركائنا اللوجستيين

أسرع توصيل عبر الحدود

المميزات والفوائد

Researchers and graduate students in machine learning and statistics
Deep generative modeling
Graphical models
Bayesian inference
Reinforcement learning
Causality
Provides knowledge of crucial issues in machine learning from top scientists and domain experts
Puts deep learning in a larger statistical context and unifies approaches based on deep learning with ones based on probabilistic modeling and inference

ضمان Ubuy

تسوّق بثقة مع منتجات أصلية %100، ومدفوعات آمنة متوافقة مع معيار PCI DSS، وحماية بيانات معتمدة وفق ISO 27001، وشحن دولي سريع، وإرجاع مجاني^*، وتغليف آمن لكل طلب.

Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics (Adaptive Computation and Machine Learning series)

IQD 247016

شحن سريع

استرجاع مجاني*

تغليف آمن

منتجات أصلية %100

الامتثال لمعيار PCI DSS

حاصل على شهادة ISO 27001

أبرز ما يلفت الانتباه

تفاصيل المنتج

من يجب أن يشتري؟

وصف المنتج

أسئلة العملاء & الإجابات

Intelligence & Semantics Editorial Review

مراجعات العملاء وتقييماتهم

أضف تقييم لهذا المنتج

إيجابيات

سلبيات

تاريخ سعر المنتج

معلومات مهمة

IQD 247016

المميزات والفوائد

ضمان Ubuy

شحن
سريع

استرجاع
مجاني^*