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Probabilistic Graphical Models (Cód: 4915099)

Koller, Daphne; Friedman, Nir

Mit Press

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Descrição

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.

Características

Produto sob encomenda Sim
Marca Mit Press
Cód. Barras 9780262013192
Altura 23.00 cm
I.S.B.N. 9780262013192
Profundidade 4.30 cm
Acabamento Capa dura
Idioma Inglês
Número de Páginas 1208
Peso 0.44 Kg
Largura 20.30 cm
AutorKoller, Daphne; Friedman, Nir

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