Neuware -In recent years considerable progress has been made in the area of probabilistic graphical models, in particular Bayesian networks and influence diagrams. Probabilistic graphical models have become mainstream in the area of uncertainty in artificial intelligence;contributions to the area are coming from computer science, mathematics, statistics and engineering.This carefully edited book brings together in one volume some of the most important topics of current research in probabilistic graphical modelling, learning from data and probabilistic inference. This includes topics such as the characterisation of conditionalindependence, the sensitivity of the underlying probability distribution of a Bayesian network to variation in its parameters, the learning of graphical models with latent variables and extensions to the influence diagram formalism. In addition, attention is given to important application fields of probabilistic graphical models, such as the control of vehicles, bioinformatics and medicine.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 396 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783540689942

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Bibliografische Details

Titel: Advances in Probabilistic Graphical Models
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg Feb 2007
Erscheinungsjahr: 2007
Sprache: Englisch
ISBN-10: 354068994X
ISBN-13: 9783540689942
Einband: Buch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 241 mm, H�he: 160 mm, Tiefe: 27 mm
Gewicht: 758 Gramm

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Inhaltsangabe

In recent years considerable progress has been made in the area of probabilistic graphical models, in particular Bayesian networks and influence diagrams. Probabilistic graphical models have become mainstream in the area of uncertainty in artificial intelligence;
contributions to the area are coming from computer science, mathematics, statistics and engineering.

This carefully edited book brings together in one volume some of the most important topics of current research in probabilistic graphical modelling, learning from data and probabilistic inference. This includes topics such as the characterisation of conditional
independence, the sensitivity of the underlying probability distribution of a Bayesian network to variation in its parameters, the learning of graphical models with latent variables and extensions to the influence diagram formalism. In addition, attention is given to important application fields of probabilistic graphical models, such as the control of vehicles, bioinformatics and medicine.

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