Cargando…

Gaussian processes for machine learning /

"Gaussian processes (GPs) provide a principled, practical, probabilistic approach to learning in kernel machines. GPs have received increased attention in the machine-learning community over the past decade, and this book provides a long-needed systematic and unified treatment of theoretical an...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Clasificación:Libro Electrónico
Autor principal: Rasmussen, Carl Edward
Otros Autores: Williams, Christopher K. I.
Formato: Electrónico eBook
Idioma:Inglés
Publicado: Cambridge, Mass. : MIT Press, ©2006.
Colección:Adaptive computation and machine learning.
Temas:
Acceso en línea:Texto completo

MARC

LEADER 00000cam a22000004a 4500
001 EBOOKCENTRAL_ocm68194203
003 OCoLC
005 20240329122006.0
006 m o d
007 cr cnu---unuuu
008 060504s2006 maua ob 001 0 eng d
040 |a N$T  |b eng  |e pn  |c N$T  |d OCLCQ  |d YDXCP  |d OCLCQ  |d N$T  |d IDEBK  |d OCLCQ  |d TUU  |d OCLCQ  |d B24X7  |d OCLCQ  |d IEEEE  |d OCLCF  |d NLGGC  |d OCLCQ  |d CCO  |d E7B  |d NTG  |d COCUF  |d DKDLA  |d EBLCP  |d OCLCQ  |d S4S  |d COO  |d YDX  |d OCLCQ  |d AZK  |d LOA  |d OCLCO  |d DEBSZ  |d AGLDB  |d TOA  |d OCLCO  |d MOR  |d OCLCO  |d LIP  |d PIFBR  |d ZCU  |d OTZ  |d LIV  |d MERUC  |d OCLCQ  |d WY@  |d U3W  |d LUE  |d BRL  |d STF  |d WRM  |d OCLCQ  |d VTS  |d MERER  |d OCLCQ  |d ICG  |d INT  |d VT2  |d OCLCQ  |d MITPR  |d WYU  |d OCLCQ  |d A6Q  |d DKC  |d AU@  |d OCLCQ  |d M8D  |d OL$  |d OCLCQ  |d OCLCA  |d HS0  |d WURST  |d OCLCQ  |d K6U  |d OCLCO  |d SFB  |d UKCRE  |d VLY  |d EZ9  |d OCLCQ  |d OCLCO  |d OCLCQ  |d OCLCO  |d OCLCL 
015 |a GBA617787  |2 bnb 
016 7 |z 013387333  |2 Uk 
019 |a 70924926  |a 182530415  |a 473741545  |a 475333793  |a 568000702  |a 648225626  |a 697661100  |a 874323084  |a 888539648  |a 958086640  |a 958393477  |a 961519344  |a 962716684  |a 966210716  |a 988415099  |a 992073833  |a 994915542  |a 1037434254  |a 1037937670  |a 1038668435  |a 1055374391  |a 1065075723  |a 1081252479  |a 1083596126  |a 1109235584  |a 1127136510  |a 1153487808  |a 1162054227  |a 1163772598  |a 1171743489  |a 1190694761  |a 1193554990  |a 1227635313 
020 |a 9780262256834  |q (electronic bk.) 
020 |a 0262256835  |q (electronic bk.) 
020 |a 1423769902  |q (electronic bk.) 
020 |a 9781423769903  |q (electronic bk.) 
020 |a 9780262182539 
020 |a 026218253X 
020 |a 9786612097966 
020 |a 6612097965 
020 |a 1282097962 
020 |a 9781282097964 
020 |a 9786612096709 
020 |a 6612096705 
020 |a 0262261073 
020 |a 9780262261074 
029 1 |a AU@  |b 000044593410 
029 1 |a AU@  |b 000050962275 
029 1 |a AU@  |b 000051366473 
029 1 |a AU@  |b 000053001766 
029 1 |a AU@  |b 000053225025 
029 1 |a DEBBG  |b BV042508924 
029 1 |a DEBBG  |b BV044105048 
029 1 |a DEBSZ  |b 422277827 
029 1 |a DEBSZ  |b 480916187 
029 1 |a GBVCP  |b 801424682 
029 1 |a NLGGC  |b 285392832 
029 1 |a NZ1  |b 12060850 
035 |a (OCoLC)68194203  |z (OCoLC)70924926  |z (OCoLC)182530415  |z (OCoLC)473741545  |z (OCoLC)475333793  |z (OCoLC)568000702  |z (OCoLC)648225626  |z (OCoLC)697661100  |z (OCoLC)874323084  |z (OCoLC)888539648  |z (OCoLC)958086640  |z (OCoLC)958393477  |z (OCoLC)961519344  |z (OCoLC)962716684  |z (OCoLC)966210716  |z (OCoLC)988415099  |z (OCoLC)992073833  |z (OCoLC)994915542  |z (OCoLC)1037434254  |z (OCoLC)1037937670  |z (OCoLC)1038668435  |z (OCoLC)1055374391  |z (OCoLC)1065075723  |z (OCoLC)1081252479  |z (OCoLC)1083596126  |z (OCoLC)1109235584  |z (OCoLC)1127136510  |z (OCoLC)1153487808  |z (OCoLC)1162054227  |z (OCoLC)1163772598  |z (OCoLC)1171743489  |z (OCoLC)1190694761  |z (OCoLC)1193554990  |z (OCoLC)1227635313 
037 |b 00015994 
037 |a 3206  |b MIT Press 
037 |a 9780262256834  |b MIT Press 
050 4 |a QA274.4  |b .R37 2006eb 
072 7 |a MAT  |x 029040  |2 bisacsh 
082 0 4 |a 519.2/3  |2 22 
084 |a SK 820  |2 rvk 
084 |a ST 300  |2 rvk 
084 |a ST 304  |2 rvk 
084 |a DAT 708f  |2 stub 
084 |a MAT 605f  |2 stub 
049 |a UAMI 
100 1 |a Rasmussen, Carl Edward. 
245 1 0 |a Gaussian processes for machine learning /  |c Carl Edward Rasmussen, Christopher K.I. Williams. 
260 |a Cambridge, Mass. :  |b MIT Press,  |c ©2006. 
300 |a 1 online resource (xviii, 248 pages) :  |b illustrations 
336 |a text  |b txt  |2 rdacontent 
337 |a computer  |b c  |2 rdamedia 
338 |a online resource  |b cr  |2 rdacarrier 
347 |a data file 
490 1 |a Adaptive computation and machine learning 
504 |a Includes bibliographical references (pages 223-238) and indexes. 
588 0 |a Print version record. 
505 0 |a Regression -- Classification -- Covariance functions -- Model selection and adaptation of hyperparameters -- Relationships between GPs and other models -- Theoretical perspectives -- Approximation methods for large datasets -- Appendix A : Mathematical background -- Appendix B : Guassian Markov processes. 
520 1 |a "Gaussian processes (GPs) provide a principled, practical, probabilistic approach to learning in kernel machines. GPs have received increased attention in the machine-learning community over the past decade, and this book provides a long-needed systematic and unified treatment of theoretical and practical aspects of GPs in machine learning. The treatment is comprehensive and self-contained, targeted at researchers and students in machine learning and applied statistics."--Jacket 
546 |a English. 
506 |a Limited Users and Download Restrictions may Apply, ProQuest 1 User Licence. Available using University of Exeter Username and Password.  |5 GB-UKExU 
590 |a ProQuest Ebook Central  |b Ebook Central Academic Complete 
650 0 |a Gaussian processes  |x Data processing. 
650 0 |a Machine learning  |x Mathematical models. 
650 6 |a Processus gaussiens  |x Informatique. 
650 6 |a Apprentissage automatique  |x Modèles mathématiques. 
650 7 |a MATHEMATICS  |x Probability & Statistics  |x Stochastic Processes.  |2 bisacsh 
650 7 |a Gaussian processes  |x Data processing  |2 fast 
650 7 |a Machine learning  |x Mathematical models  |2 fast 
650 7 |a Gauß-Prozess  |2 gnd 
650 7 |a Maschinelles Lernen  |2 gnd 
653 |a COMPUTER SCIENCE/Machine Learning & Neural Networks 
653 0 0 |a neurale netwerken 
653 0 0 |a neural networks 
653 0 0 |a statistiek 
653 0 0 |a statistics 
653 0 0 |a gegevensverwerking 
653 0 0 |a data processing 
653 0 0 |a patroonherkenning 
653 0 0 |a pattern recognition 
653 0 0 |a kunstmatige intelligentie 
653 0 0 |a artificial intelligence 
653 1 0 |a Information and Communication Technology (General) 
653 1 0 |a Informatie- en communicatietechnologie (algemeen) 
700 1 |a Williams, Christopher K. I. 
758 |i has work:  |a Gaussian processes for machine learning (Text)  |1 https://id.oclc.org/worldcat/entity/E39PCFMJD3tX3kmh4JPM99wxcK  |4 https://id.oclc.org/worldcat/ontology/hasWork 
776 0 8 |i Print version:  |a Rasmussen, Carl Edward.  |t Gaussian processes for machine learning.  |d Cambridge, Mass. : MIT Press, ©2006  |z 026218253X  |w (DLC) 2005053433  |w (OCoLC)61285753 
830 0 |a Adaptive computation and machine learning. 
856 4 0 |u https://ebookcentral.uam.elogim.com/lib/uam-ebooks/detail.action?docID=3338604  |z Texto completo 
938 |a Books 24x7  |b B247  |n bks00005224 
938 |a ProQuest Ebook Central  |b EBLB  |n EBL3338604 
938 |a ebrary  |b EBRY  |n ebr10173663 
938 |a EBSCOhost  |b EBSC  |n 156015 
938 |a YBP Library Services  |b YANK  |n 3201024 
938 |a YBP Library Services  |b YANK  |n 2422609 
994 |a 92  |b IZTAP