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Brand New, Unread Copy in Perfect Condition. A+ Customer Service! Summary: Provides a self-contained introduction to learning relational, probabilistic and possibilistic networks from data All basic concepts carefully explained and illustrated by examples throughout Contains background material including graphical representation, including Markov and Bayesian Networks. Includes a comprehensive bibliography. Buchnummer des Verkäufers

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Inhaltsangabe: Graphical models are of increasing importance in applied statistics, and in particular in data mining. Providing a self-contained introduction and overview to learning relational, probabilistic, and possibilistic networks from data, this second edition of Graphical Models is thoroughly updated to include the latest research in this burgeoning field, including a new chapter on visualization. The text provides graduate students, and researchers with all the necessary background material, including modelling under uncertainty, decomposition of distributions, graphical representation of distributions, and applications relating to graphical models and problems for further research.

Klappentext: The use of graphical models in applied statistics has increased considerably in recent years. At the same time the field of data mining has developed as a response to the large amounts of available data. This book addresses the overlap between these two important areas, highlighting the advantages of using graphical models for data analysis and mining. The Authors focus not only on probabilistic models such as Bayesian and Markov networks but also explore relational and possibilistic graphical models in order to analyse data sets.

  • Presents all necessary background material including uncertainty and imprecision modeling, distribution decomposition and graphical representation.
  • Covers Markov, Bayesian, relational and possibilistic networks.
  • Includes a new chapter on visualization and coverage of clique tree propagation, visualization techniques.
  • Demonstrates learning algorithms based on a large number of different search methods and evaluation measures.
  • Includes a comprehensive bibliography and a detailed index.
  • Features an accompanying website hosting exercises, teaching material and open source software.

Researchers and practitioners who use graphical models in their work, graduate students of applied statistics, computer science and engineering will find much of interest in this new edition.

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Bibliografische Details

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Borgelt, Christian; Kruse, Rudolf; Steinbrecher, Matthias
ISBN 10: 047072210X ISBN 13: 9780470722107
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Borgelt, Christian; Steinbrecher, Matthias; Kruse, Professor Dr Rudolf R
Verlag: Wiley, U.S.A. (2009)
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Buchbeschreibung Wiley, U.S.A., 2009. Hardcover. Buchzustand: As New. 2nd Edition. As New Condition. All our books are individually inspected, rated and described. Never EX-LIB unless specifically listed as such. Buchnummer des Verkäufers 1620

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Christian Borgelt
Verlag: Wileyand#8211;Blackwell (2009)
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Christian Borgelt, Rudolf R. Kruse, Matthias Steinbrecher
Verlag: John Wiley and Sons Ltd, United States (2009)
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Buchbeschreibung John Wiley and Sons Ltd, United States, 2009. Hardback. Buchzustand: New. 2nd Revised edition. 234 x 158 mm. Language: English . Brand New Book. Graphical models are of increasing importance in applied statistics, and in particular in data mining. Providing a self-contained introduction and overview to learning relational, probabilistic, and possibilistic networks from data, this second edition of Graphical Models is thoroughly updated to include the latest research in this burgeoning field, including a new chapter on visualization. The text provides graduate students, and researchers with all the necessary background material, including modelling under uncertainty, decomposition of distributions, graphical representation of distributions, and applications relating to graphical models and problems for further research. Buchnummer des Verkäufers AAH9780470722107

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Christian Borgelt, Rudolf R. Kruse, Matthias Steinbrecher
Verlag: John Wiley and Sons Ltd, United States (2009)
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Buchbeschreibung John Wiley and Sons Ltd, United States, 2009. Hardback. Buchzustand: New. 2nd Revised edition. 234 x 158 mm. Language: English . Brand New Book. Graphical models are of increasing importance in applied statistics, and in particular in data mining. Providing a self-contained introduction and overview to learning relational, probabilistic, and possibilistic networks from data, this second edition of Graphical Models is thoroughly updated to include the latest research in this burgeoning field, including a new chapter on visualization. The text provides graduate students, and researchers with all the necessary background material, including modelling under uncertainty, decomposition of distributions, graphical representation of distributions, and applications relating to graphical models and problems for further research. Buchnummer des Verkäufers AAH9780470722107

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Christian Borgelt (Otto-Von-Gueriche Univ. of Magdeburg, Germany ); Matthias Steinbrecher; Rudolf R Kruse (University of Magdeburg, Germany)
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Christian Borgelt
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Buchbeschreibung 2009. Hardcover. Buchzustand: New. 2nd. 160mm x 240mm x 27mm. Hardcover. Graphical models are of increasing importance in applied statistics, and in particular in data mining. Providing a self-contained introduction and overview to learning relational, probabil.Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. 404 pages. 0.718. Buchnummer des Verkäufers 9780470722107

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CHRISTIAN BORGELT
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Buchbeschreibung 2009. Hardcover. Buchzustand: New. 2nd. 160mm x 240mm x 27mm. Hardcover. Graphical models are of increasing importance in applied statistics, and in particular in data mining. Providing a self-contained introduction and overview to learning relatio.Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability. 404 pages. 0.718. Buchnummer des Verkäufers 9780470722107

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Borgelt, Christian; Steinbrecher, Matthias; Kruse, Professor Dr Rudolf R
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