CONTENIDO: Introduction -- Probability distributions -- Linear models for regression -- Linear models for classification -- Neural networks -- Kernel methods -- Sparse kernel machines -- Graphical models -- Mixture models and EM -- Approximate inference -- Sampling method -- Continuous latent variables -- Sequential data -- Combining models
Resumen
Este libro ofrece una introducción general a los campos de reconocimiento de patrones y aprendizaje automático, con una cobertura de temas, como modelos gráficos probabilísticos y métodos deterministas de inferencia, hace hincapié en una perspectiva bayesiana moderna.
