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题名/责任者:

概率图模型:原理与技术/(美) Daphne Koller, (以) Nir Friedman著 王飞跃, 韩素青译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2015

ISBN及定价:

978-7-302-37134-2 精装/CNY198.00

载体形态项:

44, 1208页:图;24cm

统一题名:

Probabilistic graphical models : principles and techniques

其它题名:

原理与技术

个人责任者:

科勒 (Koller, Daphne) 著

个人责任者:

弗里德曼 (Friedman, Nir) 著

个人次要责任者:

王飞跃 译

个人次要责任者:

韩素青 译

学科主题:

概率论-数学模型

中图法分类号:

O211

一般附注:

国家自然科学基金项目支持 编号 : 61273294

版本附注:

据原书2009年英文版译出

出版发行附注:

由MIT Press授权清华大学出版社出版

相关题名附注:

英文题名取自版权页

责任者附注:

责任者Koller规范汉译姓: 科勒 ; 责任者Friedman规范汉译姓: 弗里德曼

书目附注:

有书目 (第1155-1190页) 和索引

提要文摘附注:

本书详细论述了有向图模型（又称贝叶斯网）和无向图模型（又称马尔可夫网）的表示、推理和学习问题，全面总结了人工智能这一前沿研究领域的最新进展。为了便于读者理解，书中包含了大量的定义、定理、证明、算法及其伪代码，穿插了大量的辅助材料，如示例（examples）、技巧专栏（skill boxes）、实例专栏（case study boxes）、概念专栏（concept boxes）等。另外，在第2章介绍了概率论和图论的核心知识，在附录中介绍了信息论、算法复杂性、组合优化等补充材料，为学习和运用概率图模型提供了完备的基础。

使用对象附注:

本书可作为高等学校和科研单位从事人工智能、机器学习、模式识别、信号处理等方向的学生、教师和研究人员的教材和参考书。

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