![[समीक्षा] Pattern Recognition and Machine Learning (Christopher M. Bishop) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2555650/c1a-085k3-0v47zj59h8mn-c1ebgk.jpg)
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Pattern Recognition and Machine Learning (Christopher M. Bishop)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/0387310738?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-Christopher-M-Bishop.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/pattern-recognition-and-machine-learning-exploring/id1788515265?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Pattern+Recognition+and+Machine+Learning+Christopher+M+Bishop+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/0387310738/
#बेयेजियनइन्फरेंस #ग्राफिकलमॉडल #गाउसियनमिश्रणमॉडल #एक्सपेक्टेशनमैक्सिमाइजेशन #वैरिएशनलइन्फरेंस #PatternRecognitionandMachineLearning
क्रिस्टोफर एम बिशप की पैटर्न रिकग्निशन एंड मशीन लर्निंग, सूचना विज्ञान और सांख्यिकी श्रृंखला की एक तकनीकी पाठ्यपुस्तक है. यह पैटर्न पहचान और मशीन लर्निंग को मुख्यतः संभाव्यात्मक, विशेषकर बेयेजियन, दृष्टिकोण से समझाती है. पुस्तक का उद्देश्य केवल एल्गोरिदमों की सूची देना नहीं, बल्कि यह दिखाना है कि डेटा, अनिश्चितता, मॉडल और पूर्वानुमान को एक ही गणितीय ढांचे में कैसे जोड़ा जा सकता है. शुरुआत प्रायिकता सिद्धांत की बुनियाद से होती है, फिर रैखिक प्रतिगमन, वर्गीकरण, न्यूरल नेटवर्क, कर्नेल विधियां, मिश्रण मॉडल, ग्राफिकल मॉडल और अनुमान की उन्नत तकनीकों तक क्रमिक विस्तार होता है. बिशप का जोर मॉडल के पीछे के कारणों, धारणाओं और व्युत्पत्तियों पर है. इसलिए यह पुस्तक प्रोग्रामिंग-केंद्रित शुरुआती मार्गदर्शिका नहीं, बल्कि मशीन लर्निंग की सैद्धांतिक भाषा सीखने वाला गहन संदर्भ है. बहुविमीय कलन और रैखिक बीजगणित की परिचितता उपयोगी रहती है.
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क्रिस्टोफर एम बिशप की पैटर्न रिकग्निशन एंड मशीन लर्निंग, सूचना विज्ञान और सांख्यिकी श्रृंखला की एक तकनीकी पाठ्यपुस्तक है. यह पैटर्न पहचान और मशीन लर्निंग को मुख्यतः संभाव्यात्मक, विशेषकर बेयेजियन, दृष्टिकोण से समझाती है. पुस्तक का उद्देश्य केवल एल्गोरिदमों की सूची देना नहीं, बल्कि यह दिखाना है कि डेटा, अनिश्चितता, मॉडल और पूर्वानुमान को एक ही गणितीय ढांचे में कैसे जोड़ा जा सकता है. शुरुआत प्रायिकता सिद्धांत की बुनियाद से होती है, फिर रैखिक प्रतिगमन, वर्गीकरण, न्यूरल नेटवर्क, कर्नेल विधियां, मिश्रण मॉडल, ग्राफिकल मॉडल और अनुमान की उन्नत तकनीकों तक क्रमिक विस्तार होता है. बिशप का जोर मॉडल के पीछे के कारणों, धारणाओं और व्युत्पत्तियों पर है. इसलिए यह पुस्तक प्रोग्रामिंग-केंद्रित शुरुआती मार्गदर्शिका नहीं, बल्कि मशीन लर्निंग की सैद्धांतिक भाषा सीखने वाला गहन संदर्भ है. बहुविमीय कलन और रैखिक बीजगणित की परिचितता उपयोगी रहती है.
