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Reasoning with Probabilistic and Deterministic Graphical Models: Exact Algorithms (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, 23)
Verlag: Morgan & Claypool Publishers, 2013
ISBN 10: 162705197X ISBN 13: 9781627051972
Sprache: Englisch
Anbieter: suffolkbooks, Center moriches, NY, USA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Anbieter: Your Online Bookstore, Houston, TX, USA
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Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Anbieter: Textbooks_Source, Columbia, MO, USA
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Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Anbieter: Treasure Island, Waltham, MA, USA
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Reasoning with Probabilistic and Deterministic Graphical Models: Exact Algorithms (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, 23)
Verlag: Morgan & Claypool Publishers, 2013
ISBN 10: 162705197X ISBN 13: 9781627051972
Sprache: Englisch
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Machine Learning and Probabilistic Graphical Models for Decision Support Systems
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Machine learning and probabilistic graphical models for decision support systems
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Machine Learning and Probabilistic Graphical Models for Decision Support Systems
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Reasoning with Probabilistic and Deterministic Graphical Models: Exact Algorithms, Second Edition (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Machine Learning and Probabilistic Graphical Models for Decision Support Systems
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Anbieter: Bellwetherbooks, McKeesport, PA, USA
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hardcover. Zustand: Very Good. Very Good Condition - May show some limited signs of wear and may have a remainder mark. Pages and dust cover are intact and not marred by notes or highlighting.
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Zustand: New. x, 315 pages, illustrations some color First edition Includes bibliographical references and index.
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Machine Learning and Probabilistic Graphical Models for Decision Support Systems
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Machine Learning and Probabilistic Graphical Models for Decision Support Systems
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
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Machine Learning and Probabilistic Graphical Models for Decision Support Systems
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Machine learning and probabilistic graphical models for decision support systems
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Condition: Very good. This book a is a comprehensive, landmark textbook that provides a general framework for constructing and using probabilistic models of complex systems. Its primary focus is on how to represent and reason about uncertainty in complex, real-world domains like computer vision, robotics, and computational biology. The book is structured around the three fundamental cornerstones of the probabilistic graphical model (PGM) framework: Representation: Discusses various models, including Bayesian Networks (directed graphs) and Undirected Markov Networks, as ways to compactly encode joint probability distributions over many variables using conditional independence assumptions. Inference: Details the algorithms and techniques (both exact and approximate, like belief propagation and sampling methods) for answering probabilistic queries, such as finding the probability of an event given some evidence. Learning: Covers methods for automatically constructing the models from data, including estimating model parameters and learning the underlying graph structure. Finally, the book extends the framework to cover advanced topics such as causal reasoning and decision making under uncertainty. It is widely regarded as a definitive reference for students and researchers in artificial intelligence and machine learning.
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Machine Learning and Probabilistic Graphical Models for Decision Support Systems
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Anbieter: ALLBOOKS1, Direk, SA, Australien
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Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (Adaptive Computation and Machine Learning series)
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Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (Adaptive Computation and Machine Learning series)
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Machine Learning and Probabilistic Graphical Models for Decision Support Systems
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Machine Learning and Probabilistic Graphical Models for Decision Support Systems
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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Machine Learning and Probabilistic Graphical Models for Decision Support Systems
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Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (Adaptive Computation and Machine Learning series) : Principles and Techniques
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Hardcover. Zustand: Sehr gut. Gebraucht - Sehr gut Sg - leichte Beschädigungen oder Verschmutzungen, ungelesenes Mängelexemplar, gestempelt - A general framework for constructing and using probabilistic models of complex systems that would enable a computer to use available information for making decisions.Most tasks require a person or an automated system to reason to reach conclusions based on available information. The framework of probabilistic graphical models, presented in this book, provides a general approach for this task. The approach is model-based, allowing interpretable models to be constructed and then manipulated by reasoning algorithms. These models can also be learned automatically from data, allowing the approach to be used in cases where manually constructing a model is difficult or even impossible. Because uncertainty is an inescapable aspect of most real-world applications, the book focuses on probabilistic models, which make the uncertainty explicit and provide models that are more faithful to reality. Probabilistic Graphical Models discusses a variety of models, spanning Bayesian networks, undirected Markov networks, discrete and continuous models, and extensions to deal with dynamical systems and relational data. For each class of models, the text describes the three fundamental cornerstones: representation, inference, and learning, presenting both basic concepts and advanced techniques. Finally, the book considers the use of the proposed framework for causal reasoning and decision making under uncertainty. The main text in each chapter provides the detailed technical development of the key ideas. Most chapters also include boxes with additional material: skill boxes, which describe techniques; case study boxes, which discuss empirical cases related to the approach described in the text, including applications in computer vision, robotics, natural language understanding, and computational biology; and concept boxes, which present significant concepts drawn from the material in the chapter. Instructors (and readers) can group chapters in various combinations, from core topics to more technically advanced material, to suit their particular needs.
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Machine Learning and Probabilistic Graphical Models for Decision Support Systems
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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