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...
Kaydedildi:
| Yazar: | |
|---|---|
| Diğer Yazarlar: | |
| Materyal Türü: | Kitap |
| Dil: | İngilizce |
| Baskı/Yayın Bilgisi: |
Londres, Inglaterra :
Springer,
2021, c2021
|
| Edisyon: | 2a edición |
| Seri Bilgileri: | (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition)
|
| Konular: | |
| Online Erişim: | Ver documento en línea |
| Etiketler: |
Etiket eklenmemiş, İlk siz ekleyin!
|
Internet
Ver documento en línea| Yer Numarası: |
519. 23 SUC
|
||
|---|---|---|---|
| Ejemplar 441008-1 |
Disponible
Préstamo en línea
|
Koleksiyon:
Libros electrónicos en línea
|
Notlar:
Consultar en línea
|