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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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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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Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (Adaptive Computation and Machine Learning series)
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Reasoning with Probabilistic and Deterministic Graphical Models: Exact Algorithms (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, 23)
Sprache: Englisch
Verlag: Morgan & Claypool Publishers, 2013
ISBN 10: 162705197X ISBN 13: 9781627051972
Anbieter: suffolkbooks, Center moriches, NY, 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)
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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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Reasoning with Probabilistic and Deterministic Graphical Models: Exact Algorithms, Second Edition (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
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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
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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
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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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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)
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Reasoning with Probabilistic and Deterministic Graphical Models: Exact Algorithms (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, 23, Band 23)
Sprache: Englisch
Verlag: Morgan & Claypool Publishers, 2013
ISBN 10: 162705197X ISBN 13: 9781627051972
Anbieter: Studibuch, Stuttgart, Deutschland
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paperback. Zustand: Gut. 192 Seiten; 9781627051972.3 Gewicht in Gramm: 500.
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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
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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
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Zustand: New. 1st edition NO-PA16APR2015-KAP.
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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
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Machine Learning and Probabilistic Graphical Models for Decision Support Systems
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