Livres sur le sujet « Probability learning »
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Batanero, Carmen, Egan J. Chernoff, Joachim Engel, Hollylynne S. Lee, and Ernesto Sánchez. Research on Teaching and Learning Probability. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-31625-3.
Texte intégralDasGupta, Anirban. Probability for Statistics and Machine Learning. New York, NY: Springer New York, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-9634-3.
Texte intégralAggarwal, Charu C. Probability and Statistics for Machine Learning. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-53282-5.
Texte intégralEgan, J. Chernoff, Engel Joachim, Lee Hollylynne S, and Sánchez Ernesto, eds. Research on Teaching and Learning Probability. Cham: Springer, 2016.
Trouver le texte intégralUnpingco, José. Python for Probability, Statistics, and Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9.
Texte intégralUnpingco, José. Python for Probability, Statistics, and Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-30717-6.
Texte intégralUnpingco, José. Python for Probability, Statistics, and Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-04648-3.
Texte intégralPeck, Roxy. Statistics: Learning from data. Australia: Brooks/Cole, Cengage Learning, 2014.
Trouver le texte intégralKnez, Igor. To know what to know before knowing: Acquisition of functional rules in probabilistic ecologies. Uppsala: Uppsala University, 1992.
Trouver le texte intégralResearch Institute for Advanced Computer Science (U.S.), ed. Bayesian learning. [Moffett Field, Calif.]: Research Institute for Advanced Computer Science, NASA Ames Research Center, 1989.
Trouver le texte intégralERIC Clearinghouse for Science, Mathematics, and Environmental Education., ed. Resources for teaching and learning about probability and statistics. [Columbus, Ohio]: ERIC Clearinghouse for Science, Mathematics and Environmental Education, 1999.
Trouver le texte intégralauthor, Mak M. W., ed. Machine learning for protein subcellular localization prediction. Boston: De Gruyter, 2015.
Trouver le texte intégralVapnik, Vladimir Naumovich. The Nature of Statistical Learning Theory. New York, NY: Springer New York, 1995.
Trouver le texte intégralDasGupta, Anirban. Probability for statistics and machine learning: Fundamentals and advanced topics. New York: Springer, 2011.
Trouver le texte intégralJin, Tiantian. Effect on Superficial Variability of Examples on Learning Applied Probability. [New York, N.Y.?]: [publisher not identified], 2018.
Trouver le texte intégralVelleman, Paul F. Learning data analysis with Data desk. New York: W.H. Freeman, 1993.
Trouver le texte intégralLim, Chee Peng. An incremental adaptive network for on-line, supervised learning and probability estimation. Sheffield: University of Sheffield, Dept. of Automatic Control & Systems Engineering, 1995.
Trouver le texte intégralGabbay, Dov M. Abductive Reasoning and Learning. Dordrecht: Springer Netherlands, 2000.
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Trouver le texte intégralVidyasagar, M. Learning and Generalisation: With Applications to Neural Networks. London: Springer London, 2003.
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Trouver le texte intégralUnpingco, José. Python for Probability, Statistics, and Machine Learning. Springer, 2016.
Trouver le texte intégralUnpingco, José. Python for Probability, Statistics, and Machine Learning. Springer, 2020.
Trouver le texte intégralUnpingco, José. Python for Probability, Statistics, and Machine Learning. Springer, 2019.
Trouver le texte intégralUnpingco, José. Python for Probability, Statistics, and Machine Learning. Springer London, Limited, 2016.
Trouver le texte intégralPython for Probability, Statistics, and Machine Learning. Springer International Publishing AG, 2023.
Trouver le texte intégralPython for Probability, Statistics, and Machine Learning. Springer International Publishing AG, 2022.
Trouver le texte intégralPeck, Roxy, and Chris Olsen. Statistics: Learning from Data. Brooks/Cole, 2013.
Trouver le texte intégralProbability and Statistics for Machine Learning: A Textbook. Springer, 2024.
Trouver le texte intégralSchrope, Byron. Probability and Its Concepts: Give Your Business an Edge by Learning More about Probability. Independently Published, 2022.
Trouver le texte intégralKnox, Steven W. Machine Learning: a Concise Introduction (Wiley Series in Probability and Statistics). Wiley, 2018.
Trouver le texte intégralDuerr, Oliver, Beate Sick, and Elvis Murina. Probabilistic Deep Learning: With Python, Keras and TensorFlow Probability. Manning Publications, 2020.
Trouver le texte intégralBatanero, Carmen, and Egan J. Chernoff. Teaching and Learning Stochastics: Advances in Probability Education Research. Springer, 2018.
Trouver le texte intégralBatanero, Carmen, and Egan J. Chernoff. Teaching and Learning Stochastics: Advances in Probability Education Research. Springer, 2019.
Trouver le texte intégralTomar, Simit. Probability and Statistics for Data Science and Machine Learning. Independently Published, 2020.
Trouver le texte intégralDuerr, Oliver, and Beate Sick. Probabilistic Deep Learning: With Python, Keras and TensorFlow Probability. Manning Publications Co. LLC, 2020.
Trouver le texte intégralJones, Graham A. Exploring Probability in School: Challenges for Teaching and Learning. Springer, 2010.
Trouver le texte intégralJones, Graham A. Exploring Probability in School: Challenges for Teaching and Learning. Springer, 2005.
Trouver le texte intégralAdams, Christopher P. Learning Microeconometrics with R. Taylor & Francis Group, 2020.
Trouver le texte intégralDasGupta, Anirban. Probability for Statistics and Machine Learning: Fundamentals and Advanced Topics. Springer, 2013.
Trouver le texte intégralMachine learning: A probabilistic perspective. Cambridge, MA: MIT Press, 2012.
Trouver le texte intégralMurphy, Kevin P. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.
Trouver le texte intégralMurphy, Kevin P. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.
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