Advanced Machine Learning
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Joachim M. Buhmann, Carlos Cotrini Jimenez
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Autumn Semester
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Location: rack 7, shelf 4
Machine learning algorithms provide analytical methods to search data sets for characteristic patterns. Typical tasks include the classification of data, function fitting and clustering, with applications in image and speech analysis, bioinformatics and exploratory data analysis. This course is accompanied by practical machine learning projects.
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![]() ![]() The elements of statistical learningData mining, inference, and prediction Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman
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![]() ![]() Introduction to machine learningEthem Alpaydın
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![]() Neural networks for pattern recognitionChristopher M. Bishop
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![]() ![]() An introduction to support vector machinesAnd other kernel-based learning methods Nello Cristianini and John Shawe-Taylor
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![]() Pattern recognition and machine learningChristopher M. Bishop
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![]() ![]() Maschinelles Lernenvon Ethem Alpaydin
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![]() All of statisticsA concise course in statistical inference Larry Wasserman
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![]() Pattern classificationRichard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork
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![]() ![]() A probabilistic theory of pattern recognitionLuc Devroye, László Györfi, Gábor Lugosi
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![]() ![]() Statistical pattern recognitionAndrew R. Webb, Keith D. Copsey
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