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000
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01391nam0 2200277 450
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012018001515
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@a978-7-115-47134-5@dCNY59.00
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@a20171214d2018 em y0chiy50 ea
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@achi@ceng
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@aCN@b110000
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@aak a 000yy
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@ar
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1
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@a概率图模型@Agai lv tu mo xing@e基于R语言@f(法) 大卫·贝洛特著@F(fa) da wei ·bei luo te zhu@d= Learning probabilistic graphical models in R@fDavid Bellot@g魏博译@zeng
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210
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@a北京@c人民邮电出版社@d2018.01
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215
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@a185页@c彩图@d23cm
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306
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@a本书中文简体字版由Packt Publishing公司授权人民邮电出版社出版
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@aDavid Bellot, 是法国国家信息与自动化研究所 (INRIA) 计算机科学专业的博士, 致力于贝叶斯机器学习。魏博, 志诺维思 (北京) 基因科技有限公司高级算法工程师。
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320
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@a有书目 (第184-185页)
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@a本书首先介绍如何把经典的统计模型转换成概率图模型, 然后探讨如何在图模型上执行精确推断, 如何执行贝叶斯线性回归, 并展示了在预测时采用概率视角的好处。同时, 书中还介绍了许多R程序包的使用, 可以帮助读者执行推断, 并掌握R语言的实现方法。
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@aLearning probabilistic graphical models in R@mChinese
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0
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@a程序语言@Acheng xu yu yan@x程序设计@x应用@x概率@x数学模型
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@aO211-39@v5
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1
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@a贝洛特@Abei luo te@g(Bellot, David)@4著
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0
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@a魏博@Awei bo@4译
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0
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@aCN@c20180901
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905
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@a河南城建学院图书馆@b21391346-47@dO211-39@eB688@f2
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| 概率图模型：基于R语言/(法) 大卫·贝洛特著= Learning probabilistic graphical models in R/David Bellot/魏博译.-北京：人民邮电出版社，2018.01 |
| 185页：彩图；23cm |
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| ISBN 978-7-115-47134-5：CNY59.00 |
| 本书首先介绍如何把经典的统计模型转换成概率图模型, 然后探讨如何在图模型上执行精确推断, 如何执行贝叶斯线性回归, 并展示了在预测时采用概率视角的好处。同时, 书中还介绍了许多R程序包的使用, 可以帮助读者执行推断, 并掌握R语言的实现方法。 |
| ● |
正题名：概率图模型
索取号：O211-39/B688
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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1391346
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213913461
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自科库401/401自科库 47排5列3层/
[索取号:O211-39/B688]
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在馆
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2
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1391347
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213913470
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自科库401/401自科库 47排5列3层/
[索取号:O211-39/B688]
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在馆
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