Campo casuale di Markov

Esplorazione della potenza dei campi casuali di Markov nella visione artificiale

Fouad Sabry

EPUB
ca. 4,49
Amazon iTunes Thalia.de Weltbild.de Hugendubel Bücher.de ebook.de kobo Osiander Google Books Barnes&Noble bol.com Legimi yourbook.shop Kulturkaufhaus ebooks-center.de
* Affiliatelinks/Werbelinks
Hinweis: Affiliatelinks/Werbelinks
Links auf reinlesen.de sind sogenannte Affiliate-Links. Wenn du auf so einen Affiliate-Link klickst und über diesen Link einkaufst, bekommt reinlesen.de von dem betreffenden Online-Shop oder Anbieter eine Provision. Für dich verändert sich der Preis nicht.

Un Miliardo Di Ben Informato [Italian] img Link Publisher

Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik, EDV

Beschreibung

Che cos'è il campo casuale di Markov


Nel dominio della fisica e della probabilità, un campo casuale di Markov (MRF), una rete di Markov o un modello grafico non orientato è un insieme di variabili casuali avente una proprietà di Markov descritta da un grafo non orientato. In altre parole, un campo casuale si dice un campo casuale di Markov se soddisfa le proprietà di Markov. Il concetto ha origine dal modello Sherrington-Kirkpatrick.


Come trarrai vantaggio


(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:


Capitolo 1: Campo casuale di Markov


Capitolo 2: Variabile casuale multivariata


Capitolo 3: Modello di Markov nascosto


Capitolo 4: Rete bayesiana


Capitolo 5: Modello grafico


Capitolo 6: Campo casuale


Capitolo 7: Propagazione delle credenze


Capitolo 8: Grafico dei fattori


Capitolo 9: Campo casuale condizionale


Capitolo 10: Teorema di Hammersley?Clifford


(II) Rispondere alle principali domande del pubblico sul campo casuale di Markov.


(III) Esempi reali dell'utilizzo del campo casuale di Markov in molti campi.


A chi è rivolto questo libro


Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che vogliono andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di campo casuale di Markov.


 


 

Kundenbewertungen

Schlagwörter

Rete bayesiana, Modello grafico, Modello di Markov nascosto, Campo casuale, Variabile casuale multivariata, Campo casuale di Markov, Propagazione della fede