Książki na temat „Probability learning”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych książek naukowych na temat „Probability learning”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj książki z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Batanero, Carmen, Egan J. Chernoff, Joachim Engel, Hollylynne S. Lee i Ernesto Sánchez. Research on Teaching and Learning Probability. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-31625-3.
Pełny tekst źródłaDasGupta, 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.
Pełny tekst źródłaAggarwal, Charu C. Probability and Statistics for Machine Learning. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-53282-5.
Pełny tekst źródłaEgan, J. Chernoff, Engel Joachim, Lee Hollylynne S i Sánchez Ernesto, red. Research on Teaching and Learning Probability. Cham: Springer, 2016.
Znajdź pełny tekst źródłaUnpingco, José. Python for Probability, Statistics, and Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9.
Pełny tekst źródłaUnpingco, José. Python for Probability, Statistics, and Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-30717-6.
Pełny tekst źródłaUnpingco, José. Python for Probability, Statistics, and Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-04648-3.
Pełny tekst źródłaPeck, Roxy. Statistics: Learning from data. Australia: Brooks/Cole, Cengage Learning, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaKnez, Igor. To know what to know before knowing: Acquisition of functional rules in probabilistic ecologies. Uppsala: Uppsala University, 1992.
Znajdź pełny tekst źródłaResearch Institute for Advanced Computer Science (U.S.), red. Bayesian learning. [Moffett Field, Calif.]: Research Institute for Advanced Computer Science, NASA Ames Research Center, 1989.
Znajdź pełny tekst źródłaERIC Clearinghouse for Science, Mathematics, and Environmental Education., red. Resources for teaching and learning about probability and statistics. [Columbus, Ohio]: ERIC Clearinghouse for Science, Mathematics and Environmental Education, 1999.
Znajdź pełny tekst źródłaauthor, Mak M. W., red. Machine learning for protein subcellular localization prediction. Boston: De Gruyter, 2015.
Znajdź pełny tekst źródłaVapnik, Vladimir Naumovich. The Nature of Statistical Learning Theory. New York, NY: Springer New York, 1995.
Znajdź pełny tekst źródłaDasGupta, Anirban. Probability for statistics and machine learning: Fundamentals and advanced topics. New York: Springer, 2011.
Znajdź pełny tekst źródłaJin, Tiantian. Effect on Superficial Variability of Examples on Learning Applied Probability. [New York, N.Y.?]: [publisher not identified], 2018.
Znajdź pełny tekst źródłaVelleman, Paul F. Learning data analysis with Data desk. New York: W.H. Freeman, 1993.
Znajdź pełny tekst źródłaLim, 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.
Znajdź pełny tekst źródłaGabbay, Dov M. Abductive Reasoning and Learning. Dordrecht: Springer Netherlands, 2000.
Znajdź pełny tekst źródłaPalfrey, Thomas R. Testing game-theoretic models of free riding: New evidence on probability bias and learning. Cambridge, Mass: Dept. of Economics, Massachusetts Institute of Technology, 1990.
Znajdź pełny tekst źródłaI, Williams Christopher K., red. Gaussian processes for machine learning. Cambridge, Mass: MIT Press, 2006.
Znajdź pełny tekst źródłaRasmussen, Carl Edward. Gaussian processes for machine learning. Cambridge, MA: MIT Press, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaVidyasagar, M. Learning and Generalisation: With Applications to Neural Networks. London: Springer London, 2003.
Znajdź pełny tekst źródła1945-, Basak Subhash C., red. Statistical and machine learning approaches for network analysis. Hoboken, N.J: Wiley, 2012.
Znajdź pełny tekst źródłaUnpingco, José. Python for Probability, Statistics, and Machine Learning. Springer, 2016.
Znajdź pełny tekst źródłaUnpingco, José. Python for Probability, Statistics, and Machine Learning. Springer, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaUnpingco, José. Python for Probability, Statistics, and Machine Learning. Springer, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaUnpingco, José. Python for Probability, Statistics, and Machine Learning. Springer London, Limited, 2016.
Znajdź pełny tekst źródłaPython for Probability, Statistics, and Machine Learning. Springer International Publishing AG, 2023.
Znajdź pełny tekst źródłaPython for Probability, Statistics, and Machine Learning. Springer International Publishing AG, 2022.
Znajdź pełny tekst źródłaPeck, Roxy, i Chris Olsen. Statistics: Learning from Data. Brooks/Cole, 2013.
Znajdź pełny tekst źródłaProbability and Statistics for Machine Learning: A Textbook. Springer, 2024.
Znajdź pełny tekst źródłaSchrope, Byron. Probability and Its Concepts: Give Your Business an Edge by Learning More about Probability. Independently Published, 2022.
Znajdź pełny tekst źródłaKnox, Steven W. Machine Learning: a Concise Introduction (Wiley Series in Probability and Statistics). Wiley, 2018.
Znajdź pełny tekst źródłaDuerr, Oliver, Beate Sick i Elvis Murina. Probabilistic Deep Learning: With Python, Keras and TensorFlow Probability. Manning Publications, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaBatanero, Carmen, i Egan J. Chernoff. Teaching and Learning Stochastics: Advances in Probability Education Research. Springer, 2018.
Znajdź pełny tekst źródłaBatanero, Carmen, i Egan J. Chernoff. Teaching and Learning Stochastics: Advances in Probability Education Research. Springer, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaTomar, Simit. Probability and Statistics for Data Science and Machine Learning. Independently Published, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaDuerr, Oliver, i Beate Sick. Probabilistic Deep Learning: With Python, Keras and TensorFlow Probability. Manning Publications Co. LLC, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaJones, Graham A. Exploring Probability in School: Challenges for Teaching and Learning. Springer, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaJones, Graham A. Exploring Probability in School: Challenges for Teaching and Learning. Springer, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaAdams, Christopher P. Learning Microeconometrics with R. Taylor & Francis Group, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaDasGupta, Anirban. Probability for Statistics and Machine Learning: Fundamentals and Advanced Topics. Springer, 2013.
Znajdź pełny tekst źródłaMachine learning: A probabilistic perspective. Cambridge, MA: MIT Press, 2012.
Znajdź pełny tekst źródłaMurphy, Kevin P. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.
Znajdź pełny tekst źródłaMurphy, Kevin P. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.
Znajdź pełny tekst źródła