Advances in Probabilistic Graphical Models
Lingua: inglese
Editore: Springer Berlin Heidelberg, 2007
Serie: Libro 36 di 183 - Studies in Fuzziness and Soft Computing
- Rilegato
- Nuovo
Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
Venditore AbeBooks dal 9 luglio 2020
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents the state of the art in probabilistic graphical models, Includes carefully edited and reviewed surveys and research articlesThis book brings together important topics of current research in probabilistic graphical modeling, lea.
Codice articolo 448944838
- Titolo
- Advances in Probabilistic Graphical Models
- Autore
- Lucas, Peter|Gamez, Jose A.|Salmerón, Antonio
- Editore
- Springer Berlin Heidelberg
- Anno di pubblicazione
- 2007
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Gebunden
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 354068994X
- ISBN 13
- 9783540689942
- Serie
- Libro 36 di 183: Studies in Fuzziness and Soft Computing
- Cataloghi dei venditori
- Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin
This book brings together important topics of current research in probabilistic graphical modeling, learning from data and probabilistic inference. Coverage includes such topics as the characterization of conditional independence, the learning of graphical models with latent variables, and extensions to the influence diagram formalism as well as important application fields, such as the control of vehicles, bioinformatics and medicine.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
In recent years considerable progress has been made in the area of probabilistic graphical models, in particular Bayesian networks and influence diagrams. Probabilistic graphical models have become mainstream in the area of uncertainty in artificial intelligence;
contributions to the area are coming from computer science, mathematics, statistics and engineering.
This carefully edited book brings together in one volume some of the most important topics of current research in probabilistic graphical modelling, learning from data and probabilistic inference. This includes topics such as the characterisation of conditional
independence, the sensitivity of the underlying probability distribution of a Bayesian network to variation in its parameters, the learning of graphical models with latent variables and extensions to the influence diagram formalism. In addition, attention is given to important application fields of probabilistic graphical models, such as the control of vehicles, bioinformatics and medicine.
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Greven, Germania
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