دانلود کتاب Probabilistic Machine Learning for Civil Engineers

خرید ایبوک Probabilistic Machine Learning for Civil Engineers

برای دانلود کتاب Probabilistic Machine Learning for Civil Engineers خرید ایبوک Probabilistic Machine Learning for Civil Engineers بر روی کلید خرید در انتهای صفحه کلیک کنید. پس از اتصال به درگاه پرداخت و تکمیل مراحل خرید، لینک دانلود ایمیل می شود.  ایبوک در قالب PDF اورجینال بلافاصله ارسال می شود. ایبوک امکان جستجو و کپي متن و همچنين ذخيره تصاوير دارد.

 در صورتی که نیاز به دانلود هر کتابی از آمازون یا گوگل بوک دارید، فقط کافیست ادرس اینترنتی کتاب را از سایت www.amazon.com و یا books.google.com برای ما ارسال کنید (راههای ارتباطی در صفحه تماس با گیگاپیپر ). پس از بررسی، هزینه ان اعلام می شود. پس از واریز نسخه الکترونیکی ارسال می شود.

Probabilistic Machine Learning for Civil Engineers (The MIT Press) [Print Replica] Kindle Edition
by James-A. Goulet (Author)

Paperback: 304 pages
Publisher: MIT Press (9 April 2020)
Language: English
ISBN-10: 0262538709
ISBN-13: 978-0262538701

لینک کتاب Probabilistic Machine از آمازون:

For Download Please Contact Us :

Price : 25$

دانلود رایگان ایبوک Probabilistic Machine Learning for Civil Engineers

برای اطمینان از کیفیت کتاب Probabilistic Machine Learning for Civil Engineers، چند صفحه ابتدایی ان بصورت رایگان قرار داده شده است.

 درباره کتاب Probabilistic Machine Learning for Civil Engineers

This book introduces probabilistic machine learning concepts to civil engineering students and professionals, presenting key approaches and techniques in a way that is accessible to readers without a specialized background in statistics or computer science. It presents different methods clearly and directly, through step-by-step examples, illustrations, and exercises. Having mastered the material, readers will be able to understand the more advanced machine learning literature from which this book draws.

The book presents key approaches in the three subfields of probabilistic machine learning: supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. It first covers the background knowledge required to understand machine learning, including linear algebra and probability theory. It goes on to present Bayesian estimation, which is behind the formulation of both supervised and unsupervised learning methods, and Markov chain Monte Carlo methods, which enable Bayesian estimation in certain complex cases. The book then covers approaches associated with supervised learning, including regression methods and classification methods, and notions associated with unsupervised learning, including clustering, dimensionality reduction, Bayesian networks, state-space models, and model calibration. Finally, the book introduces fundamental concepts of rational decisions in uncertain contexts and rational decision-making in uncertain and sequential contexts. Building on this, the book describes the basics of reinforcement learning, whereby a virtual agent learns how to make optimal decisions through trial and error while interacting with its environment.

دانلود کتاب یادگیری ماشین احتمالی برای مهندسین عمران

این کتاب مفاهیم یادگیری احتمالی ماشین را به دانشجویان و متخصصان مهندسی عمران معرفی می کند و رویکردها و تکنیک های کلیدی را به روشی ارائه می دهد که بدون پیشینه تخصصی در آمار یا علوم رایانه در دسترس خوانندگان باشد. این روش های مختلف را به روشنی و مستقیم از طریق مثال های گام به گام ، تصاویر و تمرین ها ارائه می دهد. با تسلط بر مطالب ، خوانندگان قادر خواهند بود ادبیات پیشرفته تر یادگیری ماشین را که از این کتاب ترسیم می شود درک کنند.

این کتاب رویکردهای کلیدی را در سه زیر زمینه یادگیری ماشین احتمالی ارائه می دهد: یادگیری نظارت شده ، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی. این ابتدا دانش پس زمینه مورد نیاز برای درک یادگیری ماشین ، از جمله جبر خطی و نظریه احتمال را پوشش می دهد. در ادامه تخمین بیزی ارائه می شود ، که در پشت فرمول هر دو روش یادگیری نظارت شده و بدون نظارت ، و روش های زنجیره مارکوف مونت کارلو ، که تخمین بیزی را در موارد پیچیده خاص امکان پذیر می سازد. این کتاب سپس رویکردهای مرتبط با یادگیری نظارت شده ، از جمله روشهای رگرسیون و روشهای طبقه بندی ، و مفاهیم مرتبط با یادگیری بدون نظارت ، از جمله خوشه بندی ، کاهش ابعاد ، شبکه های بیزی ، مدل های حالت فضا و کالیبراسیون مدل را در بر می گیرد. سرانجام ، كتاب مفاهیم اساسی تصمیمات منطقی را در زمینه های نامشخص و تصمیم گیری منطقی در متن های نامشخص و پی در پی معرفی می كند. با تکیه بر این ، کتاب مبانی اصول یادگیری تقویت را توصیف می کند ، به موجب آن یک عامل مجازی می آموزد که در حالی که در تعامل با محیط خود است تصمیمات بهینه را از طریق آزمایش و خطا اتخاذ کند.