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Hybrid Random Fields: A Scalable Approach to Structure and Parameter Learning in Probabilistic Graphical Models - Couverture rigide
Synopsis
"The authors have written an enjoyable book - rigorous in the treatment of the mathematical background, but also enlivened by interesting and original historical and philosophical perspectives."
-- Manfred Jaeger, Aalborg Universitet
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Hybrid Random Fields : A Scalable Approach to Structure and Parameter Learning in Probabilistic Graphical Models
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Hybrid Random Fields (Hardcover)
Edité par
Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG, Berlin, 2011
ISBN 10 : 3642203078
ISBN 13 : 9783642203077
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Hardcover. Etat : new. Hardcover. This book presents an exciting new synthesis of directed and undirected, discrete and continuous graphical models. Combining elements of Bayesian networks and Markov random fields, the newly introduced hybrid random fields are an interesting approach to get the best of both these worlds, with an added promise of modularity and scalability. The authors have written an enjoyable book---rigorous in the treatment of the mathematical background, but also enlivened by interesting and original historical and philosophical perspectives.-- Manfred Jaeger, Aalborg UniversitetThe book not only marks an effective direction of investigation with significant experimental advances, but it is also---and perhaps primarily---a guide for the reader through an original trip in the space of probabilistic modeling. While digesting the book, one is enriched with a very open view of the field, with full of stimulating connections. [.] Everyone specifically interested in Bayesian networks and Markov random fields should not miss it.-- Marco Gori, Universita degli Studi di SienaGraphical models are sometimes regarded---incorrectly---as an impractical approach to machine learning, assuming that they only work well for low-dimensional applications and discrete-valued domains. While guiding the reader through the major achievements of this research area in a technically detailed yet accessible way, the book is concerned with the presentation and thorough (mathematical and experimental) investigation of a novel paradigm for probabilistic graphical modeling, the hybrid random field. This model subsumes and extends both Bayesian networks and Markov random fields. Moreover, it comes with well-defined learning algorithms, both for discrete and continuous-valued domains, which fit the needs of real-world applications involving large-scale, high-dimensional data. "The authors have written an enjoyable book - rigorous in the treatment of the mathematical background, but also enlivened by interesting and original historical and philosophical perspectives." -- Manfred Jaeger, Aalborg Universitet Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9783642203077
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Hybrid Random Fields: A Scalable Approach to Structure and Parameter Learning in Probabilistic Graphical Models (Intelligent Systems Reference Library, 15)
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Hybrid Random Fields : A Scalable Approach to Structure and Parameter Learning in Probabilistic Graphical Models
Edité par
Springer, 2011
ISBN 10 : 3642203078
ISBN 13 : 9783642203077
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Hybrid Random Fields: A Scalable Approach to Structure and Parameter Learning in Probabilistic Graphical Models (Intelligent Systems Reference Library, 15)
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Hybrid Random Fields : A Scalable Approach to Structure and Parameter Learning in Probabilistic Graphical Models
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
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Hybrid Random Fields
Edité par
Springer Berlin Heidelberg, 2011
ISBN 10 : 3642203078
ISBN 13 : 9783642203077
Neuf
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Covers the concepts and techniques related to the hybrid random field model for the first time Offers a self-contained introduction to semiparametric and nonparametric density estimation Written by leading experts in the fieldThi. N° de réf. du vendeur 5052167
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Hybrid Random Fields : A Scalable Approach to Structure and Parameter Learning in Probabilistic Graphical Models
Edité par
Springer, 2011
ISBN 10 : 3642203078
ISBN 13 : 9783642203077
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Hybrid Random Fields: A Scalable Approach to Structure and Parameter Learning in Probabilistic Graphical Models
Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
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Hardcover. Etat : Brand New. 2011 edition. 228 pages. 9.75x6.50x0.50 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur x-3642203078
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