Вероятностные графовые модели. Принципы и приложения
Издание: Черно-белое
Оригинальное название: "Probabilistic Graphical Models"
Оригинальный правообладатель: Springer
Автор: Л. Э. Сукар
Дата выхода: июль 2020 года
Формат: 165 * 235 мм
Бумага: офсетная
Обложка: Твердый переплет
ISBN: 978-5-97060-874-6
Вес: 900
pdf от издателя
В этой книге представлено общее введение в вероятностные графовые модели (ВГМ) с инженерной точки зрения. В книге подробно рассматриваются теоретические основы для каждого из основных классов ВГМ, включая принципы и методы представления, логического вывода и обучения, а также обзоры реальных практических приложений для каждого типа модели. Примеры приложений взяты из самых разнообразных предметных областей и наглядно демонстрируют множество вариантов применения байесовских классификаторов, скрытых марковских моделей, байесовских сетей, динамических и временных байесовских сетей, марковских случайных полей, диаграмм влияния и марковских процессов принятия решений.
Издание: Черно-белое
Оригинальное название: "Probabilistic Graphical Models"
Оригинальный правообладатель: Springer
Автор: Л. Э. Сукар
Дата выхода: июль 2020 года
Формат: 165 * 235 мм
Бумага: офсетная
Обложка: Твердый переплет
ISBN: 978-5-97060-874-6
Вес: 900
pdf от издателя
В этой книге представлено общее введение в вероятностные графовые модели (ВГМ) с инженерной точки зрения. В книге подробно рассматриваются теоретические основы для каждого из основных классов ВГМ, включая принципы и методы представления, логического вывода и обучения, а также обзоры реальных практических приложений для каждого типа модели. Примеры приложений взяты из самых разнообразных предметных областей и наглядно демонстрируют множество вариантов применения байесовских классификаторов, скрытых марковских моделей, байесовских сетей, динамических и временных байесовских сетей, марковских случайных полей, диаграмм влияния и марковских процессов принятия решений.
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться