[Ulasan] Pattern Recognition and Machine Learning (Christopher M. Bishop) Diringkaskan.

Pattern Recognition and Machine Learning (Christopher M. Bishop)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/0387310738?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-Christopher-M-Bishop.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/pattern-recognition-and-machine-learning-exploring/id1788515265?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Pattern+Recognition+and+Machine+Learning+Christopher+M+Bishop+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-Christopher-M-Bishop.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-Christopher-M-Bishop.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-Christopher-M-Bishop.html

- Baca selanjutnya: https://malaysian.9natree.com/read/0387310738/

#inferensBayesian #modelgrafikkebarangkalian #campuranGaussian #algoritmaExpectationMaximization #kaedahkernel #PatternRecognitionandMachineLearning

Pattern Recognition and Machine Learning oleh Christopher M. Bishop ialah buku teks teknikal dalam siri Information Science and Statistics, yang menghuraikan asas dan kaedah utama pembelajaran mesin melalui sudut pandang kebarangkalian, khususnya Bayes. Diterbitkan pada 2006, buku ini menghubungkan pengenalpastian corak dengan pembelajaran mesin sebagai satu bidang yang membina model daripada data untuk membuat ramalan, pengelasan, dan keputusan di bawah ketidakpastian. Bishop tidak sekadar menyenaraikan algoritma. Beliau menerangkan andaian matematik di sebalik sesuatu model, cara parameter dianggarkan, serta sebab kaedah inferens diperlukan apabila pemboleh ubah tersembunyi atau pengiraan tepat menjadi sukar. Liputannya bergerak daripada teori kebarangkalian, regresi linear dan pengelasan, kepada rangkaian neural, kaedah kernel, model campuran, graf kebarangkalian, dan inferens anggaran. Oleh itu, buku ini lebih tepat dianggap sebagai rujukan teori yang membina kefahaman mendalam, bukan panduan pengaturcaraan langkah demi langkah. Ia menuntut keselesaan dengan kalkulus, algebra linear, dan penaakulan statistik.