简要介绍: 高斯过程(GPs)提供了一种原理,实用,概率的方法来学习内核机器。在过去的十年中,GP在机器学习中受到了越来越多的关注,这本书为机器学习中GP的理论和实践方面提供了系统、统一的处理方法。针对机器学习和应用统计领域的研究人员和学生。 该书探讨了回归和分类方面的监督学习问题,并包括详细的算法。提出了各种各样的协方差(内核)函数,并讨论了它们的特性。从贝叶斯和经典角度讨论了模型选择。讨论了从机器学习和统计数据到其他算法,包括支持向量机,神经网络,正则化网络等。处理了包括学习曲线和PAC-贝叶斯框架在内的理论问题,并讨论了几种用于大型数据集学习的近似方法。该书包含许多示例和练习,并且代码和数据集可从Web上获得。附录提供了数学背景和对高斯马尔可夫过程的讨论。

作者介绍: Carl Edward Rasmussen, Machine Learning Group的教授,也是剑桥大学工程系信息工程系计算与生物学习实验室主任。

Chris Williams,爱丁堡大学信息学院机器学习教授

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爱丁堡大学,简称爱大,全球20强顶尖名校。位于英国苏格兰首府爱丁堡市,创建于1583年,是英语国家中第六古老的大学。爱丁堡大学产生过23名诺贝尔奖获得者。达尔文、大卫?休谟、亚当?斯密、麦克斯韦、亚当?弗格森等诸多名家均曾在爱丁堡学习或从事研究。由于其悠久的历史、庞大的规模、卓越的教学质量与科研水平,爱丁堡大学在2016/17年QS世界大学排名中位居全球第19位,其实力与美国著名的常青藤盟校相当。

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