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Pattern Design
Pattern Design , The ultimate visual encyclopaedia, Pattern Design features more than 1,500 images of the world's most popular and influential patterns. Organized by theme from flora to geometric, from pictorial to psychedelic, this invaluable resource also includes in-depth features on the work of key designers from the rich history of pattern-making, including William Morris, Sonia Delaunay, Charles and Ray Eames, Lucienne Day and Orla Kiely. This inspiring sourcebook is an essential creative tool for design professionals, students and aficionados alike. , > , Erscheinungsjahr: 20181004, Produktform: Leinen, Redaktion: Wilhide, Elizabeth, Seitenzahl/Blattzahl: 672, Abbildungen: with over 1,500 illustrations, Fachschema: Design~Englische Bücher / Kunst, Architektur, Fotografie~Gebrauchsgrafik~Grafik / Gebrauchsgrafik, Fachkategorie: Kunst: allgemeine Themen~Industriedesign, Produktdesign, Werbegrafik~Nachschlagewerke, Warengruppe: HC/Innenarchitektur/Design, Fachkategorie: Dekorative Kunst, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Thames & Hudson, Verlag: Thames & Hudson, Länge: 237, Breite: 225, Höhe: 53, Gewicht: 2559, Produktform: Gebunden, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: CHINA, VOLKSREPUBLIK (CN), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0008, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Produkte zum Begriff Pattern recognition receptor PRR:
Pattern Recognition and Machine Learning, Fachbücher von Christopher M. Bishop
This is the first textbook on pattern recognition to present the Bayesian viewpoint. The book presents approximate inference algorithms that permit fast approximate answers in situations where exact answers are not feasible. It uses graphical models to describe probability distributions when no other books apply graphical models to machine learning. No previous knowledge of pattern recognition or machine learning concepts is assumed. Familiarity with multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some experience in the use of probabilities would be helpful though not essential as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory.
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