Bayesian Networks and Influence Diagrams: A Guide to Construction and Analysis
Uffe B. Kjærulff, Anders L. Madsen
Lingua: inglese
Editore: Springer-Verlag New York Inc., US, 2014
- Brossura
- Nuovo
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Bayesian Networks and Influence Diagrams: A Guide to Construction and Analysis, Second Edition, provides a comprehensive guide for practitioners who wish to understand, construct, and analyze intelligent systems for decision support based on probabilistic networks. This new edition contains six new sections, in addition to fully-updated examples, tables, figures, and a revised appendix. Intended primarily for practitioners, this book does not require sophisticated mathematical skills or deep understanding of the underlying theory and methods nor does it discuss alternative technologies for reasoning under uncertainty. The theory and methods presented are illustrated through more than 140 examples, and exercises are included for the reader to check his or her level of understanding. The techniques and methods presented for knowledge elicitation, model construction and verification, modeling techniques and tricks, learning models from data, and analyses of models have all been developed and refined on the basis of numerous courses that the authors have held for practitioners worldwide.…
Codice articolo LU-9781493900299
- Titolo
- Bayesian Networks and Influence Diagrams: A Guide to Construction and Analysis
- Autore
- Uffe B. Kjærulff, Anders L. Madsen
- Editore
- Springer-Verlag New York Inc., US
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1493900293
- ISBN 13
- 9781493900299
- Edizione
- 2nd ed. 2013.
- Serie
- Libro 15 di 19: Information Science and Statistics
Bayesian Networks and Influence Diagrams: A Guide to Construction and Analysis, Second Edition, provides a comprehensive guide for practitioners who wish to understand, construct, and analyze intelligent systems for decision support based on probabilistic networks. This new edition contains six new sections, in addition to fully-updated examples, tables, figures, and a revised appendix. Intended primarily for practitioners, this book does not require sophisticated mathematical skills or deep understanding of the underlying theory and methods nor does it discuss alternative technologies for reasoning under uncertainty. The theory and methods presented are illustrated through more than 140 examples, and exercises are included for the reader to check his or her level of understanding. The techniques and methods presented for knowledge elicitation, model construction and verification, modeling techniques and tricks, learning models from data, and analyses of models have all been developed and refined on the basis of numerous courses that the authors have held for practitioners worldwide.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Uffe B. Kjærulff holds a PhD on probabilistic networks and is an Associate Professor of Computer Science at Aalborg University. Anders L. Madsen of HUGIN EXPERT A/S holds a PhD on probabilistic networks and is an Adjunct Professor of Computer Science at Aalborg University.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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