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...
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| Autore principale: | |
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| Altri autori: | |
| Natura: | Libro |
| Lingua: | inglese |
| Pubblicazione: |
Londres, Inglaterra :
Springer,
2021, c2021
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| Edizione: | 2a edición |
| Serie: | (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition)
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | Ver documento en línea |
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| Riassunto: | 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. Redes bayesianas dinámicas y temporales. III) Modelos de decisión: 10. Gráficos de decisión; 11. Procesos de decisión de Markov; 12. Procesos de decisión de Markov parcialmente observables. IV). Modelos relacionales, causales y profundos: 13. Modelos relacionales probabilísticos gráficos; 14. Modelos gráficos casuales; 15. Descubrimiento casual; 16. Aprendizaje profundo y modelos gráficos. |
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| Descrizione fisica: | 1 libro electrónico en línea (XXVIII, 355 p.) 1 recurso en línea |
| Pubblico: | 2021 BO Maestría en Ciencia de Datos |
| ISBN: | 978-3-030-61943-5 |
| Accesso: | Licencias ilimitadas |