Аннотация к книге "Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques"
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...
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.
Популярный клинический психолог Юлия Лапина написала эту книгу после многих лет работы с людьми, страдающими расстройствами пищевого поведения. Автор отвечает на вопрос, который волнует сегодня большинство женщин: "Что со мной не так?". Почему накопилось столько претензий к своей и чужой внешности, почему так трудно похудеть, почему не работают советы из глянцевых журналов, почему не хочется секса?...
Издательство:
Альпина нон-фикшн
Дата выхода: декабрь 2017
Ваша дочь уже подросток! Не слышу энтузиазма по этому поводу. Скорее всего, вас предупреждали: «Радуйтесь сейчас, а то однажды она достигнет этого ужасного возраста». Да, жизнь с подростком ? не отдых на пляже. Ей уже не нравится легкое похлопывание по попе, как было раньше, и вы не можете называть ее пирожком в присутствии друзей. Она удивляет вас взрывом любви, но через минуту ее сердитый взгляд заставляет...
Всех программистов, которые добиваются успеха в мире разработки ПО, отличает один общий признак: они больше всего заботятся о качестве создаваемого программного обеспечения. Это – основа для них. Потому что они являются профессионалами своего дела. В этой книге легендарный эксперт Роберт Мартин (более известный в сообществе как «Дядюшка Боб»), автор бестселлера «Чистый код», рассказывает о том, что...
Оставить комментарий