Machine learning probabilistic graphical (49 resultados)
- Tapa blanda
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- Tapa dura
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- Tapa dura
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Condición: good. Gently used with minimal wear on the corners and cover. A few pages may contain light highlighting or writing, but the text remains fully legible. Dust jacket may be missing, and supplemental materials like CDs or codes may not be included. May be ex-library with library markings. Ships promptly.
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Librería: HPB-Red, Dallas, TX, Estados Unidos de AmericaHPB-Red
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Hardcover. Condición: Good. Connecting readers with great books since 1972! Used textbooks may not include companion materials such as access codes, etc. May have some wear or writing/highlighting. We ship orders daily and Customer Service is our top priority.
- Tapa dura
Librería: BooksRun, Philadelphia, PA, Estados Unidos de AmericaBooksRun
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- Tapa dura
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Condición: very_good. Fast Free Shipping â" Very Good condition book with a firm cover and clean pages. Shows normal use and some light wear or limited notes markings. A solid, nice copy to enjoy.
- Tapa dura
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Hardcover. Condición: Very Good. 1. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting.
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- Primera edición
Librería: Textbooks_Source, Columbia, MO, Estados Unidos de AmericaTextbooks_Source
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hardcover. Condición: Good. 1st Edition. Ships in a BOX from Central Missouri! May not include working access code. Will not include dust jacket. Has used sticker(s) and some writing or highlighting. UPS shipping for most packages, (Priority Mail for AK/HI/APO/PO Boxes).
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Condición: New. 1st edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Condición: New. In English.
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Condición: New. x, 315 pages, illustrations some color.
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Hardback. Condición: Very Good. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.
- Tapa blanda
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paperback. Condición: Gut. 192 Seiten; 9781627051972.3 Gewicht in Gramm: 500.
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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Paperback. Condición: Brand New. 330 pages. 10.00x7.00x10.00 inches. In Stock.
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- Tapa dura
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EUR 105,32
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Hardcover. Condición: Sehr gut. Gebraucht - Sehr gut Sg - leichte Beschädigungen oder Verschmutzungen, ungelesenes Mängelexemplar, gestempelt - 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.
