Probabilistic Graphical Models : Principles and Aplications /
Contiene: I). Fundamentos: 1. Introducción; 2. Teoría de probabilidad; 3. Teoría gráfica. II) Modelos probabilísticos: 4. Clasificadores bayesianos; 5. Modelos ocultos de Markov; 6. Campos aleatorios de Markov; 7. Redes bayesianas: representación e inferencia; 8. Redes bayesianas: aprendizaje; 9. Re...
Sábháilte in:
| Príomhchruthaitheoir: | |
|---|---|
| Rannpháirtithe: | |
| Formáid: | LEABHAR |
| Teanga: | Béarla |
| Foilsithe / Cruthaithe: |
Londres, Inglaterra :
Springer,
2021, c2021
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| Eagrán: | 2a edición |
| Sraith: | (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition)
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| Ábhair: | |
| Rochtain ar líne: | Ver documento en línea |
| Clibeanna: |
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Míreanna comhchosúla: Probabilistic Graphical Models :
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