Probabilistic Machine Learning An Introduction
Les 10 meilleurs produits en juin 2025
Dernière mise à jour :
8 juin 2025
The MIT Press
Probabilistic Machine Learning: An Introduction
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#1 GAGNANT
The MIT Press
Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics
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LAP LAMBERT Academic Publishing
Introduction to Machine Learning
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Scholars' Press
Introduction to Machine Learning: Supervised and Unsupervised Learning
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John Slavio
Machine Learning for Beginners: An Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning
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The MIT Press
An Introduction to Lifted Probabilistic Inference
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World Scientific Publishing Co Pte Ltd
An Introduction to Information Theory and Probabilistic Inference
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Machine Learning Box Set: 2 Books in 1 (English Edition)
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Springer
Machine Learning in Industry
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Matériau principal : 100 % polyester et polaire corail
Dimensions : 200 x 260 cm
Super doux et confortable : ce tapis moderne est tissé à la machine avec un dessous antidérapant en plastique respirant pour empêcher le tapis de glisser. Polaire corail super douce, confortable et agréable pour la peau qui ne perd pas ses poils et offre une sensation incroyablement douce sous le pied. Garantit la sécurité et bon pour votre santé.
Facile à nettoyer et sèche rapidement : forte absorption de l'eau, facile d'entretien et ne perd pas ses poils, il est facile à nettoyer et sèche rapidement, très durable, antidérapant et lavable en machine. En tant que tapis portable, vous pouvez facilement l'emporter à l'extérieur pour secouer la saleté ou l'aspirer avec un aspirateur à main à faible puissance. Méthode de lavage en machine : lavez le tapis à l'eau froide sur cycle délicat et court, puis séchez-le à plat.
Multifonction et utilisation : 100 % non toxique et hypoallergénique et bon pour votre santé, le tapis contemporain ajoute la touche moderne parfaite à votre espace. Ses designs intemporels se distinguent dans n'importe quelle pièce ; convient pour la décoration de la maison, les jeux d'enfants, le yoga et les animaux domestiques. Il deviendra votre favori pendant une longue période.
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Springer
Introduction to Information Retrieval and Quantum Mechanics
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