Computational Learning and Probabilistic Reasoning

A. Gammerman

Editore: Wiley-Blackwell, 1996
ISBN 10: 0471962791 / ISBN 13: 9780471962793
Usato / Hardcover / Quantità: 0
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Riassunto: Providing a unified coverage of the latest research and applications methods and techniques, this book is devoted to two interrelated techniques for solving some important problems in machine intelligence and pattern recognition, namely probabilistic reasoning and computational learning. The contributions in this volume describe and explore the current developments in computer science and theoretical statistics which provide computational probabilistic models for manipulating knowledge found in industrial and business data. These methods are very efficient for handling complex problems in medicine, commerce and finance. Part I covers Generalisation Principles and Learning and describes several new inductive principles and techniques used in computational learning. Part II describes Causation and Model Selection including the graphical probabilistic models that exploit the independence relationships presented in the graphs, and applications of Bayesian networks to multivariate statistical analysis. Part III includes case studies and descriptions of Bayesian Belief Networks and Hybrid Systems. Finally, Part IV on Decision-Making, Optimization and Classification describes some related theoretical work in the field of probabilistic reasoning. Statisticians, IT strategy planners, professionals and researchers with interests in learning, intelligent databases and pattern recognition and data processing for expert systems will find this book to be an invaluable resource. Real-life problems are used to demonstrate the practical and effective implementation of the relevant algorithms and techniques.

From the Publisher: This book is devoted to two interrelated techniques in solving some important problems in machine intelligence and pattern recognition, namely probabilistic reasoning and computational learning. It is divided into four parts, the first of which describes several new inductive principles and techniques used in computational learning. The second part contains papers on Bayesian and Causal Belief networks. Part three includes chapters on case studies and descriptions of several hybrid systems and the final part describes some related theoretical work in the field of probabilistic reasoning.

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Dati bibliografici

Titolo: Computational Learning and Probabilistic ...
Casa editrice: Wiley-Blackwell
Data di pubblicazione: 1996
Legatura: Hardcover
Condizione libro: New

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1.

Gammerman
Editore: John Wiley and Sons (1996)
ISBN 10: 0471962791 ISBN 13: 9780471962793
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Descrizione libro John Wiley and Sons, 1996. Hardcover. Condizione libro: Used; Good. Ships from the UK within 24 hours. No Dustjacket. Codice libro della libreria BBI2309158

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Gammerman
Editore: Wiley (1996)
ISBN 10: 0471962791 ISBN 13: 9780471962793
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Gammerman, A., ed.
Editore: John Wiley & Sons (1996)
ISBN 10: 0471962791 ISBN 13: 9780471962793
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Descrizione libro John Wiley & Sons, 1996. Condizione libro: New. 338 pp., Hardcover, NEW!!. Codice libro della libreria ZB1019079

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Gammerman, A. [Editor]
Editore: Wiley (1996)
ISBN 10: 0471962791 ISBN 13: 9780471962793
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Editore: Wiley
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8.

Editore: Wiley
ISBN 10: 0471962791 ISBN 13: 9780471962793
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A. Gammerman
Editore: Wileyand#8211;Blackwell (1996)
ISBN 10: 0471962791 ISBN 13: 9780471962793
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Editore: John Wiley and Sons Ltd, United Kingdom (1996)
ISBN 10: 0471962791 ISBN 13: 9780471962793
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Descrizione libro John Wiley and Sons Ltd, United Kingdom, 1996. Hardback. Condizione libro: New. Language: English . Brand New Book. Providing a unified coverage of the latest research and applications methods and techniques, this book is devoted to two interrelated techniques for solving some important problems in machine intelligence and pattern recognition, namely probabilistic reasoning and computational learning. The contributions in this volume describe and explore the current developments in computer science and theoretical statistics which provide computational probabilistic models for manipulating knowledge found in industrial and business data. These methods are very efficient for handling complex problems in medicine, commerce and finance. Part I covers Generalisation Principles and Learning and describes several new inductive principles and techniques used in computational learning. Part II describes Causation and Model Selection including the graphical probabilistic models that exploit the independence relationships presented in the graphs, and applications of Bayesian networks to multivariate statistical analysis. Part III includes case studies and descriptions of Bayesian Belief Networks and Hybrid Systems. Finally, Part IV on Decision-Making, Optimization and Classification describes some related theoretical work in the field of probabilistic reasoning. Statisticians, IT strategy planners, professionals and researchers with interests in learning, intelligent databases and pattern recognition and data processing for expert systems will find this book to be an invaluable resource. Real-life problems are used to demonstrate the practical and effective implementation of the relevant algorithms and techniques. Codice libro della libreria AAH9780471962793

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