Learning graphical models (34 Ergebnisse)
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Zustand: Good. This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has hardback covers. In good all round condition. Dust jacket in good condition. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,600grams, ISBN:9780262062022.
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Zustand: Good. This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has soft covers. In good all round condition. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,600grams, ISBN:9781784392055.
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gebundene Ausgabe. Zustand: Gut. 630 Seiten Das hier angebotene Buch stammt aus einer teilaufgelösten wissenschaftlichen Bibliothek und trägt die entsprechenden Kennzeichnungen (Rückenschild, Instituts-Stempel.). Schnitt und Einband sind etwas staubschmutzig; Einbandkanten sind leicht bestossen; der Buchzustand ist ansonsten ord…entlich und dem Alter entsprechend gut. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 1120.
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Zustand: New. x, 315 pages, illustrations some color.
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Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
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Hardback. Zustand: Very Good. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.
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Paperback. Zustand: Brand New. 330 pages. 10.00x7.00x10.00 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2013
Serie: Intelligent Systems Reference Library, Buch 9 von 188. Buch 9 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Zustand: New. In.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2011
Serie: Intelligent Systems Reference Library, Buch 9 von 188. Buch 9 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
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paperback. Zustand: Gut. 192 Seiten; 9781627051972.3 Gewicht in Gramm: 500.
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Zustand: New. In.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2013
Serie: Intelligent Systems Reference Library, Buch 9 von 188. Buch 9 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Paperback. Zustand: Brand New. 2011 edition. 228 pages. 9.13x6.06x0.55 inches. In Stock.
Weitere BilderSprache: Englisch
Verlag: Springer, 2013
Serie: Intelligent Systems Reference Library, Buch 9 von 188. Buch 9 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Hybrid Random Fields | A Scalable Approach to Structure and Parameter Learning in Probabilistic Graphical Models | Antonino Freno (u. a.) | Taschenbuch | Intelligent Systems Reference Library | xviii | Englisch | 2013 | Springer | EAN 9783642268182 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag G…mbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Verlag, 2011
Serie: Intelligent Systems Reference Library, Buch 9 von 188. Buch 9 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Hardcover. Zustand: Brand New. 2011 edition. 228 pages. 9.75x6.50x0.50 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2013
Serie: Intelligent Systems Reference Library, Buch 9 von 188. Buch 9 von 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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EUR 106,99
EUR 61,77 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents an exciting new synthesis of directed and undirected, discrete and continuous graphical models. Combining elements of Bayesian networks and Markov random fields, the newly introduced hybrid random fields are an interesting approach… to get the best of both these worlds, with an added promise of modularity and scalability. The authors have written an enjoyable book---rigorous in the treatment of the mathematical background, but also enlivened by interesting and original historical and philosophical perspectives.-- Manfred Jaeger, Aalborg UniversitetThe book not only marks an effective direction of investigation with significant experimental advances, but it is also---and perhaps primarily---a guide for the reader through an original trip in the space of probabilistic modeling. While digesting the book, one is enriched with a very open view of the field, with full of stimulating connections. [.] Everyone specifically interested in Bayesian networks and Markov random fields should not miss it.-- Marco Gori, Università degli Studi di SienaGraphical models are sometimes regarded---incorrectly---as an impractical approach to machine learning, assuming that they only work well for low-dimensional applications and discrete-valued domains. While guiding the reader through the major achievements of this research area in a technically detailed yet accessible way, the book is concerned with the presentation and thorough (mathematical and experimental) investigation of a novel paradigm for probabilistic graphical modeling, the hybrid random field. This model subsumes and extends both Bayesian networks and Markov random fields. Moreover, it comes with well-defined learning algorithms, both for discrete and continuous-valued domains, which fit the needs of real-world applications involving large-scale, high-dimensional data.
- Hardcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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EUR 110,66
EUR 71,17 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
Hardcover. Zustand: Sehr gut. Gebraucht - Sehr gut Sg - leichte Beschädigungen oder Verschmutzungen, ungelesenes Mängelexemplar, gestempelt - A general framework for constructing and using probabilistic models of complex systems that would enable a computer to use available information for making decisions.Most tasks require a p…erson 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.
- Hardcover
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USAKennys Bookstore
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EUR 204,02
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Zustand: New. Provides a self-contained introduction to learning relational, probabilistic and possibilistic networks from data All basic concepts carefully explained and illustrated by examples throughout Contains background material including graphical representation, including Markov and Bayesian Networks. Includes a comprehe…nsive bibliography. Series: Wiley Series in Computational Statistics. Num Pages: 404 pages, Illustrations. BIC Classification: PBT; TJ; UNF. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 240 x 160 x 27. Weight in Grams: 718. . 2009. 2nd Revised edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
- Hardcover
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EUR 222,55
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Zustand: New.
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Anbieter: BUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer, Wahlstedt, DeutschlandBUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer
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EUR 189,90
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Zustand: gut. 2013. Reasoning with Probabilistic and Deterministic Graphical Models: Exact Algorithms (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, 23, Band 23) In deutscher Sprache. pages.
- Hardcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
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EUR 239,77
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Zustand: New. In.
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Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
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EUR 311,67
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