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1.

電子ブック
ＥＢ
1. グラフィカルモデル = Graphical models (: electronic bk)
渡辺有祐著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 講談社, 2017.5  1 オンラインリソース (xi, 171p)
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
グラフィカルモデル入門
確率論の基礎
ベイジアンネットワーク
マルコフ確率場
因子グラフ表現
周辺確率分布の計算 : 確率伝搬法
ベーテ近似
平均場近似
グラフィカルモデルの学習 : 隠れ変数のないモデル
隠れ変数のあるモデル
具体例
MAP割り当ての計算 : 最大伝搬法
線形緩和による方法
グラフィカルモデルの構造学習
グラフィカルモデル入門
確率論の基礎
ベイジアンネットワーク
概要: 視点の転換がカギ!グラフを用いて記述する利点が実感できる。多岐にわたるグラフィカルモデルの使われ方の全体像を示す。入門に便利!必要な公式や凸解析の基礎的事項を付録に収録。
2.

図書
図書
2. グラフィカルモデル = Graphical models
渡辺有祐著
出版情報: 東京 : 講談社, 2016.4  xi, 171p ; 21cm
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
グラフィカルモデル入門
確率論の基礎
ベイジアンネットワーク
マルコフ確率場
因子グラフ表現
周辺確率分布の計算 : 確率伝搬法
ベーテ近似
平均場近似
グラフィカルモデルの学習 : 隠れ変数のないモデル
隠れ変数のあるモデル
具体例
MAP割り当ての計算 : 最大伝搬法
線形緩和による方法
グラフィカルモデルの構造学習
グラフィカルモデル入門
確率論の基礎
ベイジアンネットワーク
概要: 視点の転換がカギ!グラフを用いて記述する利点が実感できる。多岐にわたるグラフィカルモデルの使われ方の全体像を示す。入門に便利!必要な公式や凸解析の基礎的事項を付録に収録。
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