Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This fully updated new edition of a uniquely accessible textbook/reference provides a general introduction to probabilistic graphical models (PGMs) from an engineering perspective. It features new material on partially observable Markov decision processes, causal graphical models, causal discovery and deep learning, as well as an even greater number of exercises; it also incorporates a software library for several graphical models in Python.The book covers the fundamentals for each of the main classes of PGMs, including representation, inference and learning principles, and reviews real-world applications for each type of model. These applications are drawn from a broad range of disciplines, highlighting the many uses of Bayesian classifiers, hidden Markov models, Bayesian networks, dynamic and temporal Bayesian networks, Markov random fields, influence diagrams, and Markov decision processes.Topics and features:Presents a unified framework encompassing all of the main classes of PGMsExplores the fundamental aspects of representation, inference and learning for each techniqueExamines new material on partially observable Markov decision processes, and graphical modelsIncludesa new chapter introducing deep neural networks and their relation with probabilistic graphical modelsCovers multidimensional Bayesian classifiers, relational graphical models, and causal modelsProvides substantial chapter-ending exercises, suggestions for further reading, and ideas for research or programming projectsDescribes classifiers such as Gaussian Naive Bayes,Circular Chain Classifiers, and Hierarchical Classifiers with Bayesian NetworksOutlines the practical application of the different techniquesSuggests possible course outlines for instructorsThis classroom-tested work is suitable as a textbook for an advanced undergraduate or a graduate course in probabilistic graphical models for students of computer science, engineering, and physics. Professionals wishing to apply probabilistic graphical models in their own field, or interested in the basis of these techniques, will also find the book to be an invaluable reference.Dr. Luis Enrique Sucar is a Senior Research Scientist at the NationalInstitute for Astrophysics, Optics and Electronics (INAOE), Puebla, Mexico.He received the National Science Prize en 2016.

N� de ref. del art�culo 9783030619459

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Probabilistic Graphical Models : Principles and Applications
Editor: Springer International Publishing
Fecha de publicaci�n: 2021
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3030619451
ISBN 13: 9783030619459
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Edici�n: 2� Edici�n
Estado: Neu
Dimensiones: 235�mil�metros de ancho por 155 de alto por 21 de largo
Peso: 581 gramos

Acerca de

Sinopsis

This fully updated new edition of a uniquely accessible textbook/reference provides a general introduction to probabilistic graphical models (PGMs) from an engineering perspective. It features new material on partially observable Markov decision processes, causal graphical models, causal discovery and deep learning, as well as an even greater number of exercises; it also incorporates a software library for several graphical models in Python.

The book covers the fundamentals for each of the main classes of PGMs, including representation, inference and learning principles, and reviews real-world applications for each type of model. These applications are drawn from a broad range of disciplines, highlighting the many uses of Bayesian classifiers, hidden Markov models, Bayesian networks, dynamic and temporal Bayesian networks, Markov random fields, influence diagrams, and Markov decision processes.

Topics and features:

Presents a unified framework encompassing all of the main classes of PGMs
Explores the fundamental aspects of representation, inference and learning for each technique
Examines new material on partially observable Markov decision processes, and graphical models
Includes a new chapter introducing deep neural networks and their relation with probabilistic graphical models
Covers multidimensional Bayesian classifiers, relational graphical models, and causal models
Provides substantial chapter-ending exercises, suggestions for further reading, and ideas for research or programming projects
Describes classifiers such as Gaussian Naive Bayes, Circular Chain Classifiers, and Hierarchical Classifiers with Bayesian Networks
Outlines the practical application of the different techniques
Suggests possible course outlines for instructors

This classroom-tested work is suitable as a textbook for an advanced undergraduate or a graduate course in probabilistic graphical models for students of computer science, engineering, and physics. Professionals wishing to apply probabilistic graphical models in their own field, or interested in the basis of these techniques, will also find the book to be an invaluable reference.

Dr. Luis Enrique Sucar is a Senior Research Scientist at the National Institute for Astrophysics, Optics and Electronics (INAOE), Puebla, Mexico. He received the National Science Prize en 2016.

Acerca del autor

Dr. Luis Enrique Sucar is a Senior Research Scientist in the Department of Computing at the National Institute of Astrophysics, Optics and Electronics (INAOE), Mexico.

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Descripci�n de la librer�a

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El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

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La entrega de contenido digital (incluyendo apps, software digital e-books, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

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A la atenci�n de: (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039)

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