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LEARNING IN GRAPHICAL MODELS


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    Sinopse

    This book presents an in-depth exploration of issues related to learning within the graphical model formalism. Four chapters are tutorial chapters - Robert Cowell on Inference for Bayesian Networks, David MacKay on Monte Carlo Methods, Michael I. Jordan et al. on Variational Methods, and David Heckerman on Learning with Bayesian Networks. The remaining chapters cover a wide range of topics of current research interest.

    Detalhes do Produto

      • Ano de Edição: 1999
      • Ano:  1999
      • País de Produção: United States
      • Código de Barras:  9780262600323
      • ISBN:  0262600323
      • Encadernação:  BROCHURA
      • Complemento:  NENHUM
      • Nº de Páginas:  648

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