Image of Probabilistic Graphical Models Principles and Techniques

Text

Probabilistic Graphical Models Principles and Techniques

Buku ini membahas berbagai model, mencakup jaringan Bayesian, jaringan Markov tidak terarah, model diskrit dan kontinu, dan ekstensi untuk menangani sistem dinamis dan data relasional. Untuk setiap kelas model, teks menjelaskan tiga landasan fundamental: representasi, inferensi, dan pembelajaran, menyajikan konsep dasar dan teknik lanjutan. Akhirnya, buku ini mempertimbangkan penggunaan kerangka yang diusulkan untuk penalaran kausal dan pengambilan keputusan di bawah ketidakpastian. Teks utama di setiap bab menjelaskan perkembangan teknis terperinci dari ide-ide kunci. Kebanyakan bab juga memasukkan kotak dengan bahan tambahan: kotak keterampilan, yang menjelaskan teknik; kotak studi kasus, yang membahas kasus empiris terkait dengan pendekatan yang dijelaskan dalam teks, termasuk aplikasi dalam visi komputer, robotika, pemahaman bahasa alami, dan biologi komputasi; dan kotak konsep, yang menyajikan konsep penting yang diambil dari materi dalam bab. Instruktur (dan pembaca) dapat mengelompokkan bab dalam berbagai kombinasi, dari topik inti hingga materi yang lebih maju secara teknis, untuk menyesuaikan dengan kebutuhan khusus mereka.

Ketersediaan
201901125006.6 DAP p c.1Perpustakaan Pusat ITERA (Rak Kelas 000)Tersedia
201901126006.6 DAP p c.2Perpustakaan Pusat ITERA (Rak Kelas 000)Tersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
006.6 DAP p
Penerbit
Cambridge : The MIT Press.,
Deskripsi Fisik
1233 hlm.; 23 x 21 cm
Bahasa
Inggris
ISBN/ISSN
978-0-262-01319-2
Klasifikasi
006.6
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
Teknik Informatika
Natural Language Processing
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Komentar
Anda harus login sebelum memberikan komentar