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Advances in Probabilistic Graphical Models
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Kataloginformation
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Kataloginformation
Feldname
Details
Vorliegende Sprache
eng
Hinweise auf parallele Ausgaben
267061781 Buchausg. u.d.T.: ‡Advances in probabilistic graphical models
ISBN
978-3-540-68994-2
Name
Lucas, Peter
Gámez, José A.
Name ANZEIGE DER KETTE
Gámez, José A.
Name
Salmerón, Antonio
T I T E L
Advances in Probabilistic Graphical Models
Verlagsort
Berlin, Heidelberg
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erscheinungsjahr
2007
2007
Umfang
Online-Ressource (X, 396 p, digital)
Reihe
Studies in Fuzziness and Soft Computing ; 214
Notiz / Fußnoten
Includes bibliographical references
Titelhinweis
Buchausg. u.d.T.: ‡Advances in probabilistic graphical models
ISBN
ISBN 978-3-540-68996-6
Klassifikation
TBJ
MAT003000
*90-06
92-06
00B25
PBT
MAT029000
519
519.5/42
519.2
510
TA329-348
TA640-643
ST 301
Kurzbeschreibung
Foundations -- Markov Equivalence in Bayesian Networks -- A Causal Algebra for Dynamic Flow Networks -- Graphical and Algebraic Representatives of Conditional Independence Models -- Bayesian Network Models with Discrete and Continuous Variables -- Sensitivity Analysis of Probabilistic Networks -- Inference -- A Review on Distinct Methods and Approaches to Perform Triangulation for Bayesian Networks -- Decisiveness in Loopy Propagation -- Lazy Inference in Multiply Sectioned Bayesian Networks Using Linked Junction Forests -- Learning -- A Study on the Evolution of Bayesian Network Graph Structures -- Learning Bayesian Networks with an Approximated MDL Score -- Learning of Latent Class Models by Splitting and Merging Components -- Decision Processes -- An Efficient Exhaustive Anytime Sampling Algorithm for Influence Diagrams -- Multi-currency Influence Diagrams -- Parallel Markov Decision Processes -- Applications -- Applications of HUGIN to Diagnosis and Control of Autonomous Vehicles -- Biomedical Applications of Bayesian Networks -- Learning and Validating Bayesian Network Models of Gene Networks -- The Role of Background Knowledge in Bayesian Classification.
2. Kurzbeschreibung
In recent years considerable progress has been made in the area of probabilistic graphical models, in particular Bayesian networks and influence diagrams. Probabilistic graphical models have become mainstream in the area of uncertainty in artificial intelligence; contributions to the area are coming from computer science, mathematics, statistics and engineering. This carefully edited book brings together in one volume some of the most important topics of current research in probabilistic graphical modelling, learning from data and probabilistic inference. This includes topics such as the characterisation of conditional independence, the sensitivity of the underlying probability distribution of a Bayesian network to variation in its parameters, the learning of graphical models with latent variables and extensions to the influence diagram formalism. In addition, attention is given to important application fields of probabilistic graphical models, such as the control of vehicles, bioinformatics and medicine.
1. Schlagwortkette
Graphisches Modell
Aufsatzsammlung
Online-Publikation
ANZEIGE DER KETTE
Graphisches Modell -- Aufsatzsammlung -- Online-Publikation
SWB-Titel-Idn
265773369
Signatur
Springer E-Book
Bemerkungen
Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse
$uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-68996-6
Internetseite / Link
Volltext
Siehe auch
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