• Wyszukiwanie zaawansowane
  • Kategorie
  • Kategorie BISAC
  • Książki na zamówienie
  • Promocje
  • Granty
  • Książka na prezent
  • Opinie
  • Pomoc
  • Załóż konto
  • Zaloguj się

Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques » książka

zaloguj się | załóż konto
Logo Krainaksiazek.pl

koszyk

konto

szukaj
topmenu
Księgarnia internetowa
Szukaj
Książki na zamówienie
Promocje
Granty
Książka na prezent
Moje konto
Pomoc
 
 
Wyszukiwanie zaawansowane
Pusty koszyk
Bezpłatna dostawa dla zamówień powyżej 20 złBezpłatna dostawa dla zamówień powyżej 20 zł

Kategorie główne

• Nauka
 [2946600]
• Literatura piękna
 [1856966]

  więcej...
• Turystyka
 [72221]
• Informatyka
 [151456]
• Komiksy
 [35826]
• Encyklopedie
 [23190]
• Dziecięca
 [619653]
• Hobby
 [140543]
• AudioBooki
 [1577]
• Literatura faktu
 [228355]
• Muzyka CD
 [410]
• Słowniki
 [2874]
• Inne
 [445822]
• Kalendarze
 [1744]
• Podręczniki
 [167141]
• Poradniki
 [482898]
• Religia
 [510455]
• Czasopisma
 [526]
• Sport
 [61590]
• Sztuka
 [243598]
• CD, DVD, Video
 [3423]
• Technologie
 [219201]
• Zdrowie
 [101638]
• Książkowe Klimaty
 [124]
• Zabawki
 [2473]
• Puzzle, gry
 [3898]
• Literatura w języku ukraińskim
 [254]
• Art. papiernicze i szkolne
 [8170]
Kategorie szczegółowe BISAC

Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques

ISBN-13: 9780262013192 / Angielski / Twarda / 2009 / 1270 str.

Nir (Hebrew University) Friedman
Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques Nir (Hebrew University) Friedman 9780262013192 MIT Press Ltd - książkaWidoczna okładka, to zdjęcie poglądowe, a rzeczywista szata graficzna może różnić się od prezentowanej.

Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques

ISBN-13: 9780262013192 / Angielski / Twarda / 2009 / 1270 str.

Nir (Hebrew University) Friedman
cena 575,06 zł
(netto: 547,68 VAT:  5%)

Najniższa cena z 30 dni: 567,57 zł
Termin realizacji zamówienia:
ok. 30 dni roboczych
Bez gwarancji dostawy przed świętami

Darmowa dostawa!

Most tasks require a person or an automated system to reason -- to reach conclusions based on available information. The framework of probabilistic graphical models, presented in this book, provides a general approach for this task. The approach is model-based, allowing interpretable models to be constructed and then manipulated by reasoning algorithms. These models can also be learned automatically from data, allowing the approach to be used in cases where manually constructing a model is difficult or even impossible. Because uncertainty is an inescapable aspect of most real-world applications, the book focuses on probabilistic models, which make the uncertainty explicit and provide models that are more faithful to reality. Probabilistic Graphical Models discusses a variety of models, spanning Bayesian networks, undirected Markov networks, discrete and continuous models, and extensions to deal with dynamical systems and relational data. For each class of models, the text describes the three fundamental cornerstones: representation, inference, and learning, presenting both basic concepts and advanced techniques. Finally, the book considers the use of the proposed framework for causal reasoning and decision making under uncertainty. The main text in each chapter provides the detailed technical development of the key ideas. Most chapters also include boxes with additional material: skill boxes, which describe techniques; case study boxes, which discuss empirical cases related to the approach described in the text, including applications in computer vision, robotics, natural language understanding, and computational biology; and concept boxes, which present significant concepts drawn from the material in the chapter. Instructors (and readers) can group chapters in various combinations, from core topics to more technically advanced material, to suit their particular needs.

Kategorie:
Informatyka, Bazy danych
Kategorie BISAC:
Mathematics > Twierdzenie Bayesa
Mathematics > Matematyka stosowana
Computers > Artificial Intelligence - General
Wydawca:
MIT Press Ltd
Seria wydawnicza:
Adaptive Computation and Machine Learning
Język:
Angielski
ISBN-13:
9780262013192
Rok wydania:
2009
Numer serii:
000038369
Ilość stron:
1270
Waga:
2.09 kg
Wymiary:
23.42 x 20.78 x 5.21
Oprawa:
Twarda
Wolumenów:
01
Dodatkowe informacje:
Bibliografia
Wydanie ilustrowane

Daphne Koller is Professor in the Department of Computer Science at Stanford University.

Nir Friedman is Professor in the Department of Computer Science and Engineering at Hebrew University.



Udostępnij

Facebook - konto krainaksiazek.pl



Opinie o Krainaksiazek.pl na Opineo.pl

Partner Mybenefit

Krainaksiazek.pl w programie rzetelna firma Krainaksiaze.pl - płatności przez paypal

Czytaj nas na:

Facebook - krainaksiazek.pl
  • książki na zamówienie
  • granty
  • książka na prezent
  • kontakt
  • pomoc
  • opinie
  • regulamin
  • polityka prywatności

Zobacz:

  • Księgarnia czeska

  • Wydawnictwo Książkowe Klimaty

1997-2025 DolnySlask.com Agencja Internetowa

© 1997-2022 krainaksiazek.pl
     
KONTAKT | REGULAMIN | POLITYKA PRYWATNOŚCI | USTAWIENIA PRYWATNOŚCI
Zobacz: Księgarnia Czeska | Wydawnictwo Książkowe Klimaty | Mapa strony | Lista autorów
KrainaKsiazek.PL - Księgarnia Internetowa
Polityka prywatnosci - link
Krainaksiazek.pl - płatnośc Przelewy24
Przechowalnia Przechowalnia