ISBN: 9781107678422 - modeling and reasoning with bayesian networks (3 Ergebnisse)

Optimieren Sie Ihre Suche

  • Bücher (3)

  • Neu (3)

bis

Benutzerdefinierte Preisspanne (EUR)

bis

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Cambridge University Press, 2014

    1107678420 / 9781107678422

    • Softcover

    Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 95,73

    EUR 17,68 Versand 
    Versand von Vereinigtes Königreich nach USA

    Anzahl: Mehr als 20 verfügbar

    Zustand: New. In English.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Cambridge University Press, 2014

    1107678420 / 9781107678422

    • Softcover

    Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USAKennys Bookstore

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 123,04

    EUR 9,36 Versand 
    Versand innerhalb von USA

    Anzahl: Mehr als 20 verfügbar

    Zustand: New. This book introduces the formal foundations and practical applications of Bayesian networks. Num Pages: 562 pages, 246 b/w illus. 64 tables 342 exercises. BIC Classification: PBT; UYA; UYM. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 254 x 180 x 29. Weight in Grams: 984. . 2014. Paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland. …

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Cambridge University Press, 2014

    1107678420 / 9781107678422

    • Softcover

    Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 122,40

    EUR 42,30 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 1 verfügbar

    Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is a thorough introduction to the formal foundations and practical applications of Bayesian networks. It provides an extensive discussion of techniques for building Bayesian networks that model real-world situations, including techniques for synthesizing models from design, learning models from data, and debugging models using sensitivity analysis. It also treats exact and approximate inference algorithms at both theoretical and practical levels. The treatment of exact algorithms covers the main inference paradigms based on elimination and conditioning and includes advanced methods for compiling Bayesian networks, time-space tradeoffs, and exploiting local structure of massively connected networks. The treatment of approximate algorithms covers the main inference paradigms based on sampling and optimization and includes influential algorithms such as importance sampling, MCMC, and belief propagation. The author assumes very little background on the covered subjects, supplying in-depth discussions for theoretically inclined readers and enough practical details to provide an algorithmic cookbook for the system developer.…