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图书信息
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Python贝叶斯深度学习
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| ISBN： | 9787302672166 |
定价： | ￥79.80 |
| 作者： | (英)马特·贝纳坦(Matt Benatan)，(英)约赫姆·吉特马(Jochem Gietema)，(英)玛丽安·施耐德(Marian Schneider)著 |
出版社： | 清华大学出版社 |
| 出版时间： | 2024年10月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 11,214页 |
中图法： | TP181 |
相关供货商
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供货商名称
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库存量
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库区
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更新日期
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北京人天书店有限公司
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16
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库区4/库区7/泰安展厅库
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2026-04-06
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其它供货商库存合计
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500
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2026-04-03
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图书简介 | | 本书将介绍：了解贝叶斯神经网络的基本原理，了解不同的关键BNN实现/近似之间的权衡，了解概率DNN在生产背景下的优势，指导如何实现各种BDL方法，以及如何将这些方法应用于现实世界中的问题，了解如何评估BDL方法并为特定任务选择最佳方法。通过本书，读者将了解预测任务中不确定性估计的重要性，并将了解各种用于产生原则性不确定性估计的贝叶斯深度学习方法。 |
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