书目信息 |
| 题名： |
概率图模型
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| 作者： | 贝洛特 著 ；魏博 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 人民邮电出版社 2018.01 |
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| 页数： | 185页 | |
| 开本： | 23cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | O211-39 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 程序语言--cheng xu yu yan--程序设计--应用--概率--数学模型 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-115-47134-5 | |
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| 306 | @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 | |
| 314 | @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。 | |
| 320 | @a有书目 (第184-185页) | |
| 330 | @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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| 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 |
| 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。 |
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正题名：概率图模型
索取号：O211-39/B688
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| 1 | 1391346 | 213913461 | 自科库401/401自科库 47排5列3层/ [索取号:O211-39/B688] | 在馆 | |
| 2 | 1391347 | 213913470 | 自科库401/401自科库 47排5列3层/ [索取号:O211-39/B688] | 在馆 |