Probabilistic Graphical Models : Principles and Aplications - Sucar, Luis Enrique ((Advances in Computer Vision and Pattern Recognition))
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.