Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Bayesian Networks and Influence Diagrams: A Guide to Construction and Analysis, Second Edition, provides a comprehensive guide for practitioners who wish to understand, construct, and analyze intelligent systems for decision support based on probabilistic networks. This new edition contains six new sections, in addition to fully-updated examples, tables, figures, and a revised appendix. Intended primarily for practitioners, this book does not require sophisticated mathematical skills or deep understanding of the underlying theory and methods nor does it discuss alternative technologies for reasoning under uncertainty. The theory and methods presented are illustrated through more than 140 examples, and exercises are included for the reader to check his or her level of understanding. The techniques and methods presented for knowledge elicitation, model construction and verification, modeling techniques and tricks, learning models from data, and analyses of models have all been developed and refined on the basis of numerous courses that the authors have held for practitioners worldwide.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9781461451037

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Bibliografische Details

Titel: Bayesian Networks and Influence Diagrams: A Guide to Construction and Analysis
Verlag: Springer New York, Springer US
Erscheinungsjahr: 2012
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1461451035
ISBN-13: 9781461451037
Einband: Buch
Auflage: 2. Auflage
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 241 mm, H�he: 160 mm, Tiefe: 25 mm
Gewicht: 764 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Bayesian Networks and Influence Diagrams: A Guide to Construction and Analysis, Second Edition, provides a comprehensive guide for practitioners who wish to understand, construct, and analyze intelligent systems for decision support based on probabilistic networks. This new edition contains six new sections, in addition to fully-updated examples, tables, figures, and a revised appendix. Intended primarily for practitioners, this book does not require sophisticated mathematical skills or deep understanding of the underlying theory and methods nor does it discuss alternative technologies for reasoning under uncertainty. The theory and methods presented are illustrated through more than 140 examples, and exercises are included for the reader to check his or her level of understanding. The techniques and methods presented for knowledge elicitation, model construction and verification, modeling techniques and tricks, learning models from data, and analyses of models have all been developed and refined on the basis of numerous courses that the authors have held for practitioners worldwide.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Uffe B. Kj�rulff holds a PhD on probabilistic networks and is an Associate Professor of Computer Science at Aalborg University. Anders L. Madsen of HUGIN EXPERT A/S holds a PhD on probabilistic networks and is an Adjunct Professor of Computer Science at Aalborg University.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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