"Bayesian Networks: An Introduction" - это самостоятельное введение в теорию и приложения байесовских сетей, темы, которая является интересной и важной для статистиков, компьютерных ученых и тех, кто занимается моделированием сложных наборов данных. Материал был широко протестирован в классах и требует базовых знаний вероятности, статистики и математики. Все понятия тщательно объясняются и сопровождаются упражнениями на протяжении всей книги. Ключевые особенности включают: введение в распределение Дирихле, экспоненциальные семейства и их применения; подробное описание алгоритмов обучения и условных гауссовских распределений с использованием методов деревьев объединения; обсуждение интервенционного исчисления Перла с введением понятия "увидеть и сделать" условий. Все концепции четко определены и иллюстрируются примерами и упражнениями, а ответы на которые можно найти в Интернете. Эта книга будет полезным ресурсом для студентов аспирантуры по статистике, компьютерной инженерии, математике, добыче данных, искусственному интеллекту и биологии. Исследователи и пользователи аналогичных моделирующих или статистических техник, таких как нейронные сети, также найдут эту книгу интересной.
Bayesian Networks: An Introduction introduces the topic with a detailed explanation of Bayesian Networks, including theory, terminology and algorithms. It is written for students with basic statistics knowledge. Various topics are covered, including the basic properties of Dirichlet Distributions, Exponential Family, Conditional Gaussian distribution, Pearl's calculus, intervention and see-do condition. Each concept is clearly defined with multiple examples, and solutions are available online for easy reference. This is a useful tool for any graduate student in statistics or computer engineering fields, but can also be used by researchers and practitioners in data mining and artificial intelligence fields who would like to be familiar with Bayesian Network modelling and its associated terminology.
Электронная Книга «Bayesian Networks. An Introduction» написана автором Noble Wilford John в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470684030
Описание книги от Noble Wilford John
Bayesian Networks: An Introduction provides a self-contained introduction to the theory and applications of Bayesian networks, a topic of interest and importance for statisticians, computer scientists and those involved in modelling complex data sets. The material has been extensively tested in classroom teaching and assumes a basic knowledge of probability, statistics and mathematics. All notions are carefully explained and feature exercises throughout. Features include: An introduction to Dirichlet Distribution, Exponential Families and their applications. A detailed description of learning algorithms and Conditional Gaussian Distributions using Junction Tree methods. A discussion of Pearl's intervention calculus, with an introduction to the notion of see and do conditioning. All concepts are clearly defined and illustrated with examples and exercises. Solutions are provided online. This book will prove a valuable resource for postgraduate students of statistics, computer engineering, mathematics, data mining, artificial intelligence, and biology. Researchers and users of comparable modelling or statistical techniques such as neural networks will also find this book of interest.
