خرید کتاب از گوگل

چاپ کتاب PDF,

خرید کتاب از آمازون,

خرید کتاب زبان اصلی,

دانلود کتاب خارجی,

دانلود کتاب لاتین

Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques

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.


دقت کنید این منابع به صورت رایگان داخل سایت موجود است و می توانید از صفحه دانلود رایگان کتاب های لاتین ( درخواست کتاب لاتین ) پس از جستجو، به صورت رایگان دانلود کنید.
  • 1270
  • Adaptive Computation and Machine Learning series
  • Daphne Koller, Nir Friedman
  • 2009
  • The MIT Press
  • 1270
  • English
  • 0262013193,9780262013192
تصویر
29,000 تومان

توجه: فایل درخواستی حداکثر 8 ساعت بعد ارسال خواهد شد.

ثبت درخواست و پرداخت
  • 62432
  • pdf
  • 9.1MB
می‌توانید توسط تمام کارت‌های بانکی عضو شتاب خرید خود را انجام داده و بلافاصله بعد از خرید فایل را دریافت نمایید.

نام
ایمیل
تلفن تماس
سوال یا نظر
کتاب زبان اصلی J.R.R
خرید کتاب فیزیکی از آمازون-
خرید pdf کتاب خارجی-
ست باکس کتاب اورجینال-
تکست بوک اورجینال پزشکی-
دانلود فایل های زبان اصلی شیمی تحلیلی-
آموزش پاورمیل زبان اصلی-
سایت کتاب زبان اصلی-
کیندل چیست-
خرید مجله اورجینال-
خرید کیندل
ضمانت بازگشت وجه بدون شرط
اعتماد سازی
انتقال وجه کارت به کارت
X

پرداخت وجه کارت به کارت

شماره کارت : 6104337650971516
شماره حساب : 8228146163
شناسه شبا (انتقال پایا) : IR410120020000008228146163
بانک ملت به نام مهدی تاج دینی

پس از پرداخت به صورت کارت به کارت، 4 رقم آخر شماره کارت خود را برای ما ارسال کنید.
X