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Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Sprache: Englisch
Verlag: The MIT Press (edition 1), 2009
ISBN 10: 0262013193 ISBN 13: 9780262013192
Hardcover. Zustand: Very Good. 1. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting.
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Knowledge Graphs: Fundamentals, Techniques, and Applications (Adaptive Computation and Machine Learning)
Anbieter: WorldofBooks, Goring-By-Sea, WS, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbPaperback. 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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Knowledge Graphs: Fundamentals, Techniques, and Applications (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
EUR 55,29
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Knowledge Graphs: Fundamentals, Techniques, and Applications (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 59,11
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Machine Learning Classification of Epileptic Seizures Based on EEG: using Third-Ordered Cumulants and Adaptive Fractal Analysis Techniques
Sprache: Englisch
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2023
ISBN 10: 6206152960 ISBN 13: 9786206152965
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 61,08
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Zustand: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present.
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Machine Learning Classification of Epileptic Seizures Based on EEG | using Third-Ordered Cumulants and Adaptive Fractal Analysis Techniques
Sprache: Englisch
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2023
ISBN 10: 6206152960 ISBN 13: 9786206152965
Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine Learning Classification of Epileptic Seizures Based on EEG | using Third-Ordered Cumulants and Adaptive Fractal Analysis Techniques | Buchanna Gajula | Taschenbuch | Englisch | 2023 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786206152965 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 129,04
EUR 13,85 Versand
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Machine Learning Techniques for Adaptive Multimedia Retrieval: Technologies Applications and Perspectives
Sprache: Englisch
Verlag: Information Science Reference, 2010
ISBN 10: 161692859X ISBN 13: 9781616928599
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 179,86
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Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (Adaptive Computation and Machine Learning series) : Principles and Techniques
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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 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.
