Advances probabilistic graphical models (33 risultati)
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Editore: Springer, 2015
Serie: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition, Libro 48 di 86. Libro 48 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Editore: Springer, 2007
Serie: Studies in Fuzziness and Soft Computing, Libro 36 di 183. Libro 36 di 183 - Studies in Fuzziness and Soft Computing
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Editore: Springer, 2007
Serie: Studies in Fuzziness and Soft Computing, Libro 36 di 183. Libro 36 di 183 - Studies in Fuzziness and Soft Computing
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Editore: Springer, 2007
Serie: Studies in Fuzziness and Soft Computing, Libro 36 di 183. Libro 36 di 183 - Studies in Fuzziness and Soft Computing
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Editore: Springer, 2007
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Editore: Springer, 2007
Serie: Studies in Fuzziness and Soft Computing, Libro 36 di 183. Libro 36 di 183 - Studies in Fuzziness and Soft Computing
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Editore: Springer, 2016
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Editore: SP SPRINGER, 2007
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Editore: Springer, 2016
Serie: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition, Libro 48 di 86. Libro 48 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Editore: Springer, 2007
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Editore: Springer, 2010
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Editore: Springer Berlin Heidelberg, 2010
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 artifici…al 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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Editore: Springer, 2010
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Editore: Springer, 2007
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Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 inte…lligence;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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Editore: Springer, 2007
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Editore: Springer Berlin Heidelberg Feb 2007, 2007
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Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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 lea…rning 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. 396 pp. Englisch.
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Editore: Springer Berlin Heidelberg Nov 2010, 2010
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 408 pp. Englisch.
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