Machine learning : a Bayesian and optimization perspective
This tutorial text gives a unifying perspective on machine learning by covering both probabilistic and deterministic approaches -which are based on optimization techniques - together with the Bayesian inference approach, whose essence lies in the use of a hierarchy of probabilistic models. The book...
Ausführliche Beschreibung
Autor*in: |
Theodoridis, Sergios - 1951- [verfasserIn] |
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Format: |
E-Book |
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Sprache: |
Englisch |
Erschienen: |
London San Diego: Elsevier ; 2020 © 2020 |
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Ausgabe: |
2nd edition |
Schlagwörter: | |
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Bayesian statistical decision theory Machine learning, Mathematical models Machine learning ; Mathematical models |
Anmerkung: |
Includes bibliographical references and index |
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Umfang: |
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Links: | |
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ISBN: |
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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 20-06-24 2020 01 DE-Ch1 4520350131 00 --%%-- --%%-- n n Campuslizenz l01 03-05-24 2057 01 DE-L189 4467506454 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 24-01-24 2111 01 DE-944 4046028343 00 --%%-- E-Book Elsevier --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 27-01-22 23 01 0830 Elsevier EBook https://www.sciencedirect.com/science/book/9780128188033 60 01 0705 https://www.sciencedirect.com/science/book/9780128188033 62 01 0028 https://www.sciencedirect.com/science/book/9780128188033 65 01 0003 Volltextzugang Campus https://www.sciencedirect.com/science/book/9780128188033 105 01 0841 https://www.sciencedirect.com/science/book/9780128188033 120 01 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991016034220203501 132 01 0959 Zugriff nur für Angehörige der Hochschule Osnabrück im Hochschulnetz https://www.sciencedirect.com/science/book/9780128188033 185 01 3519 https://www.sciencedirect.com/science/book/9780128188033 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. 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The book presents the major machine learning methods as they have been developed in different disciplines, such as statistics, statistical and adaptive signal processing and computer science. Focusing on the physical reasoning behind the mathematics, all the various methods and techniques are explained in depth, supported by examples and problems, giving an invaluable resource to the student and researcher for understanding and applying machine learning concepts. The book builds carefully from the basic classical methods to the most recent trends, with chapters written to be as self-contained as possible, making the text suitable for different courses: pattern recognition, statistical/adaptive signal processing, statistical/Bayesian learning, as well as short courses on sparse modeling, deep learning, and probabilistic graphical models. All major classical techniques: Mean/Least-Squares regression and filtering, Kalman filtering, stochastic approximation and online learning, Bayesian classification, decision trees, logistic regression and boosting methods. The latest trends: Sparsity, convex analysis and optimization, online distributed algorithms, learning in RKH spaces, Bayesian inference, graphical and hidden Markov models, particle filtering, deep learning, dictionary learning and latent variables modeling. Case studies - protein folding prediction, optical character recognition, text authorship identification, fMRI data analysis, change point detection, hyperspectral image unmixing, target localization, channel equalization and echo cancellation, show how the theory can be applied. MATLAB code for all the main algorithms are available on an accompanying website, enabling the reader to experiment with the code Bayesian statistical decision theory Mathematical optimization Machine learning Mathematical models Machine learning ; Mathematical models Mathematical optimization Bayesian statistical decision theory Optimisation mathematique (CaQQLa)201-0007680 Apprentissage automatique - Modeles mathematiques (CaQQLa)201-0131435 Theorie de la decision bayesienne (CaQQLa)000272233 s (DE-588)4193754-5 (DE-627)105224782 (DE-576)21008944X Maschinelles Lernen gnd s (DE-588)4204326-8 (DE-627)105144185 (DE-576)210161264 Bayes-Verfahren gnd s (DE-588)4043664-0 (DE-627)106208705 (DE-576)209057009 Optimierung gnd DE-101 9780128188033 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 0128188030 9780128188033 https://www.sciencedirect.com/science/book/9780128188033 X:ELSEVIER Verlag lizenzpflichtig GBV-33-Freedom 2022 BSZ-33-EBS-HSAA GBV-33-EBS-MRI GBV-33-EBS-ZHB GBV-33-Freedom 2021 ZDB-33-EBS ZDB-33-EGE 2020 ZDB-33-ESD GBV-33-Freedom 2023 BSZ-33-ESD-L1FH GBV-33-EBS-HST BSZ-33-EBS-C1UB GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2057 ISIL_DE-L189 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 BO 045F 006.3/1 23 01 0830 3848174235 ACQ Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 20-06-24 2020 01 DE-Ch1 4520350131 00 --%%-- --%%-- n n Campuslizenz l01 03-05-24 2057 01 DE-L189 4467506454 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 24-01-24 2111 01 DE-944 4046028343 00 --%%-- E-Book Elsevier --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 27-01-22 23 01 0830 Elsevier EBook https://www.sciencedirect.com/science/book/9780128188033 60 01 0705 https://www.sciencedirect.com/science/book/9780128188033 62 01 0028 https://www.sciencedirect.com/science/book/9780128188033 65 01 0003 Volltextzugang Campus https://www.sciencedirect.com/science/book/9780128188033 105 01 0841 https://www.sciencedirect.com/science/book/9780128188033 120 01 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991016034220203501 132 01 0959 Zugriff nur für Angehörige der Hochschule Osnabrück im Hochschulnetz https://www.sciencedirect.com/science/book/9780128188033 185 01 3519 https://www.sciencedirect.com/science/book/9780128188033 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. 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The book presents the major machine learning methods as they have been developed in different disciplines, such as statistics, statistical and adaptive signal processing and computer science. Focusing on the physical reasoning behind the mathematics, all the various methods and techniques are explained in depth, supported by examples and problems, giving an invaluable resource to the student and researcher for understanding and applying machine learning concepts. The book builds carefully from the basic classical methods to the most recent trends, with chapters written to be as self-contained as possible, making the text suitable for different courses: pattern recognition, statistical/adaptive signal processing, statistical/Bayesian learning, as well as short courses on sparse modeling, deep learning, and probabilistic graphical models. All major classical techniques: Mean/Least-Squares regression and filtering, Kalman filtering, stochastic approximation and online learning, Bayesian classification, decision trees, logistic regression and boosting methods. The latest trends: Sparsity, convex analysis and optimization, online distributed algorithms, learning in RKH spaces, Bayesian inference, graphical and hidden Markov models, particle filtering, deep learning, dictionary learning and latent variables modeling. Case studies - protein folding prediction, optical character recognition, text authorship identification, fMRI data analysis, change point detection, hyperspectral image unmixing, target localization, channel equalization and echo cancellation, show how the theory can be applied. 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The book presents the major machine learning methods as they have been developed in different disciplines, such as statistics, statistical and adaptive signal processing and computer science. Focusing on the physical reasoning behind the mathematics, all the various methods and techniques are explained in depth, supported by examples and problems, giving an invaluable resource to the student and researcher for understanding and applying machine learning concepts. The book builds carefully from the basic classical methods to the most recent trends, with chapters written to be as self-contained as possible, making the text suitable for different courses: pattern recognition, statistical/adaptive signal processing, statistical/Bayesian learning, as well as short courses on sparse modeling, deep learning, and probabilistic graphical models. All major classical techniques: Mean/Least-Squares regression and filtering, Kalman filtering, stochastic approximation and online learning, Bayesian classification, decision trees, logistic regression and boosting methods. The latest trends: Sparsity, convex analysis and optimization, online distributed algorithms, learning in RKH spaces, Bayesian inference, graphical and hidden Markov models, particle filtering, deep learning, dictionary learning and latent variables modeling. Case studies - protein folding prediction, optical character recognition, text authorship identification, fMRI data analysis, change point detection, hyperspectral image unmixing, target localization, channel equalization and echo cancellation, show how the theory can be applied. MATLAB code for all the main algorithms are available on an accompanying website, enabling the reader to experiment with the code Bayesian statistical decision theory Mathematical optimization Machine learning Mathematical models Machine learning ; Mathematical models Mathematical optimization Bayesian statistical decision theory Optimisation mathematique (CaQQLa)201-0007680 Apprentissage automatique - Modeles mathematiques (CaQQLa)201-0131435 Theorie de la decision bayesienne (CaQQLa)000272233 s (DE-588)4193754-5 (DE-627)105224782 (DE-576)21008944X Maschinelles Lernen gnd s (DE-588)4204326-8 (DE-627)105144185 (DE-576)210161264 Bayes-Verfahren gnd s (DE-588)4043664-0 (DE-627)106208705 (DE-576)209057009 Optimierung gnd DE-101 9780128188033 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 0128188030 9780128188033 https://www.sciencedirect.com/science/book/9780128188033 X:ELSEVIER Verlag lizenzpflichtig GBV-33-Freedom 2022 BSZ-33-EBS-HSAA GBV-33-EBS-MRI GBV-33-EBS-ZHB GBV-33-Freedom 2021 ZDB-33-EBS ZDB-33-EGE 2020 ZDB-33-ESD GBV-33-Freedom 2023 BSZ-33-ESD-L1FH GBV-33-EBS-HST BSZ-33-EBS-C1UB GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2057 ISIL_DE-L189 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 BO 045F 006.3/1 23 01 0830 3848174235 ACQ Vervielfältigungen (z.B. 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Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. k3o 02-02-21 70 01 0089 4003277120 OLR-ESD-EBA2020 Campusweiter Zugriff (Universität Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots z 18-11-21 105 01 0841 4074480840 OLR-ELV-TEST Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Testzugang ZHB Lübeck z 26-02-22 120 01 0715 4510360185 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma z 11-04-24 132 01 0959 4500004211 EBS Elsevier Vervielfältigungen (z.B. 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The book presents the major machine learning methods as they have been developed in different disciplines, such as statistics, statistical and adaptive signal processing and computer science. Focusing on the physical reasoning behind the mathematics, all the various methods and techniques are explained in depth, supported by examples and problems, giving an invaluable resource to the student and researcher for understanding and applying machine learning concepts. The book builds carefully from the basic classical methods to the most recent trends, with chapters written to be as self-contained as possible, making the text suitable for different courses: pattern recognition, statistical/adaptive signal processing, statistical/Bayesian learning, as well as short courses on sparse modeling, deep learning, and probabilistic graphical models. All major classical techniques: Mean/Least-Squares regression and filtering, Kalman filtering, stochastic approximation and online learning, Bayesian classification, decision trees, logistic regression and boosting methods. The latest trends: Sparsity, convex analysis and optimization, online distributed algorithms, learning in RKH spaces, Bayesian inference, graphical and hidden Markov models, particle filtering, deep learning, dictionary learning and latent variables modeling. Case studies - protein folding prediction, optical character recognition, text authorship identification, fMRI data analysis, change point detection, hyperspectral image unmixing, target localization, channel equalization and echo cancellation, show how the theory can be applied. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="k">Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">20-12-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">62</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0028</subfield><subfield code="b">389738423X</subfield><subfield code="h">ACQ</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">29-03-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">65</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0003</subfield><subfield code="b">3848153262</subfield><subfield code="c">03</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">ebook</subfield><subfield code="e">--%%--</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">Elsevier-EBS-Kauf</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">k3o</subfield><subfield code="z">02-02-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">70</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0089</subfield><subfield code="b">4003277120</subfield><subfield code="h">OLR-ESD-EBA2020</subfield><subfield code="k">Campusweiter Zugriff (Universität Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">18-11-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">105</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0841</subfield><subfield code="b">4074480840</subfield><subfield code="h">OLR-ELV-TEST</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Testzugang ZHB Lübeck</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">26-02-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">120</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0715</subfield><subfield code="b">4510360185</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">g</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">alma</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">11-04-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">132</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0959</subfield><subfield code="b">4500004211</subfield><subfield code="h">EBS Elsevier</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. 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Machine learning a Bayesian and optimization perspective |
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This tutorial text gives a unifying perspective on machine learning by covering both probabilistic and deterministic approaches -which are based on optimization techniques - together with the Bayesian inference approach, whose essence lies in the use of a hierarchy of probabilistic models. The book presents the major machine learning methods as they have been developed in different disciplines, such as statistics, statistical and adaptive signal processing and computer science. Focusing on the physical reasoning behind the mathematics, all the various methods and techniques are explained in depth, supported by examples and problems, giving an invaluable resource to the student and researcher for understanding and applying machine learning concepts. The book builds carefully from the basic classical methods to the most recent trends, with chapters written to be as self-contained as possible, making the text suitable for different courses: pattern recognition, statistical/adaptive signal processing, statistical/Bayesian learning, as well as short courses on sparse modeling, deep learning, and probabilistic graphical models. All major classical techniques: Mean/Least-Squares regression and filtering, Kalman filtering, stochastic approximation and online learning, Bayesian classification, decision trees, logistic regression and boosting methods. The latest trends: Sparsity, convex analysis and optimization, online distributed algorithms, learning in RKH spaces, Bayesian inference, graphical and hidden Markov models, particle filtering, deep learning, dictionary learning and latent variables modeling. Case studies - protein folding prediction, optical character recognition, text authorship identification, fMRI data analysis, change point detection, hyperspectral image unmixing, target localization, channel equalization and echo cancellation, show how the theory can be applied. MATLAB code for all the main algorithms are available on an accompanying website, enabling the reader to experiment with the code Includes bibliographical references and index |
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This tutorial text gives a unifying perspective on machine learning by covering both probabilistic and deterministic approaches -which are based on optimization techniques - together with the Bayesian inference approach, whose essence lies in the use of a hierarchy of probabilistic models. The book presents the major machine learning methods as they have been developed in different disciplines, such as statistics, statistical and adaptive signal processing and computer science. Focusing on the physical reasoning behind the mathematics, all the various methods and techniques are explained in depth, supported by examples and problems, giving an invaluable resource to the student and researcher for understanding and applying machine learning concepts. The book builds carefully from the basic classical methods to the most recent trends, with chapters written to be as self-contained as possible, making the text suitable for different courses: pattern recognition, statistical/adaptive signal processing, statistical/Bayesian learning, as well as short courses on sparse modeling, deep learning, and probabilistic graphical models. All major classical techniques: Mean/Least-Squares regression and filtering, Kalman filtering, stochastic approximation and online learning, Bayesian classification, decision trees, logistic regression and boosting methods. The latest trends: Sparsity, convex analysis and optimization, online distributed algorithms, learning in RKH spaces, Bayesian inference, graphical and hidden Markov models, particle filtering, deep learning, dictionary learning and latent variables modeling. Case studies - protein folding prediction, optical character recognition, text authorship identification, fMRI data analysis, change point detection, hyperspectral image unmixing, target localization, channel equalization and echo cancellation, show how the theory can be applied. MATLAB code for all the main algorithms are available on an accompanying website, enabling the reader to experiment with the code Includes bibliographical references and index |
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This tutorial text gives a unifying perspective on machine learning by covering both probabilistic and deterministic approaches -which are based on optimization techniques - together with the Bayesian inference approach, whose essence lies in the use of a hierarchy of probabilistic models. The book presents the major machine learning methods as they have been developed in different disciplines, such as statistics, statistical and adaptive signal processing and computer science. Focusing on the physical reasoning behind the mathematics, all the various methods and techniques are explained in depth, supported by examples and problems, giving an invaluable resource to the student and researcher for understanding and applying machine learning concepts. The book builds carefully from the basic classical methods to the most recent trends, with chapters written to be as self-contained as possible, making the text suitable for different courses: pattern recognition, statistical/adaptive signal processing, statistical/Bayesian learning, as well as short courses on sparse modeling, deep learning, and probabilistic graphical models. All major classical techniques: Mean/Least-Squares regression and filtering, Kalman filtering, stochastic approximation and online learning, Bayesian classification, decision trees, logistic regression and boosting methods. The latest trends: Sparsity, convex analysis and optimization, online distributed algorithms, learning in RKH spaces, Bayesian inference, graphical and hidden Markov models, particle filtering, deep learning, dictionary learning and latent variables modeling. Case studies - protein folding prediction, optical character recognition, text authorship identification, fMRI data analysis, change point detection, hyperspectral image unmixing, target localization, channel equalization and echo cancellation, show how the theory can be applied. MATLAB code for all the main algorithms are available on an accompanying website, enabling the reader to experiment with the code Includes bibliographical references and index |
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