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Graphical Models: Representations for Learning, Reasoning and Data Mining: 704 (Wiley Series in Computational Statistics) - Hardcover

Borgelt, Christian; Steinbrecher, Matthias; Kruse, Rudolf R.

 
9780470722107: Graphical Models: Representations for Learning, Reasoning and Data Mining: 704 (Wiley Series in Computational Statistics)
Hardcover
ISBN 10: 047072210X ISBN 13: 9780470722107
Verlag: John Wiley & Sons Inc, 2009
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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.

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Críticas:
"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." ( Zentralblatt Math , 1 August 2013) "All of the necessary background is provided, with material on modeling under uncertainty and imprecision modeling, decomposition of distributions, graphical representation of distributions, applications relating to graphical models, and problems for further research." ( Book News , December 2009)
Reseña del editor:
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.

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  • VerlagJohn Wiley & Sons Inc
  • Erscheinungsdatum2009
  • ISBN 10 047072210X
  • ISBN 13 9780470722107
  • EinbandTapa dura
  • Auflage2
  • Anzahl der Seiten404

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Borgelt, Christian; Steinbrecher, Matthias; Kruse, Rudolf
Verlag: Wiley (2009)
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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 Hardback. Zustand: New. New copy - Usually dispatched within 4 working days. Provides a self-contained introduction to learning relational, probabilistic and possibilistic networks from dataAll basic concepts carefully explained and illustrated by examples throughoutContains background material including graphical representation, including Markov and Bayesian Networks. Bestandsnummer des Verkäufers B9780470722107

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C Borgelt
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Christian Borgelt, Matthias Steinbrecher, Rudolf R Kruse
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Christian Borgelt
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Christian Borgelt|Matthias Steinbrecher|Rudolf R Kruse
Verlag: John Wiley & Sons (2009)
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Borgelt, Christian/ Steinbrecher, Matthias/ Kruse, Rudolf
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Buchbeschreibung Hardcover. Zustand: Brand New. 2nd edition. 408 pages. 9.21x6.22x1.02 inches. In Stock. Bestandsnummer des Verkäufers __047072210X

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