2010, ISBN: 9783642098758
redacteur: Holmes, Dawn E. Springer, Paperback, Auflage: Softcover reprint of hardcover 1st ed. 2008, 332 Seiten, Publiziert: 2010-11-30T00:00:01Z, Produktgruppe: Book, Hersteller-Nr.: bl… Mehr…
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redacteur: Holmes, Dawn E. Springer, Paperback, Auflage: Softcover reprint of hardcover 1st ed. 2008, 332 Seiten, Publiziert: 2010-11-30T00:00:01Z, Produktgruppe: Book, Hersteller-Nr.: bl… Mehr…
Holmes, Dawn E. (Herausgeber):
Innovations in Bayesian Networks Theory and Applications - Taschenbuch2010, ISBN: 3642098754
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2010
ISBN: 3642098754
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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches
Autor: | |
Titel: | |
ISBN-Nummer: |
Detailangaben zum Buch - Innovations in Bayesian Networks: Theory and Applications: 156
EAN (ISBN-13): 9783642098758
ISBN (ISBN-10): 3642098754
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Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2010
Herausgeber: Springer
332 Seiten
Gewicht: 0,503 kg
Sprache: eng/Englisch
Buch in der Datenbank seit 2010-10-29T10:02:47+02:00 (Vienna)
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ISBN/EAN: 9783642098758
ISBN - alternative Schreibweisen:
3-642-09875-4, 978-3-642-09875-8
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: holmes, holme
Titel des Buches: innovations bayesian networks, innovation networks, bayes networks
Daten vom Verlag:
Autor/in: Dawn E. Holmes
Titel: Studies in Computational Intelligence; Innovations in Bayesian Networks - Theory and Applications
Verlag: Springer; Springer Berlin
322 Seiten
Erscheinungsjahr: 2010-11-30
Berlin; Heidelberg; DE
Gedruckt / Hergestellt in Niederlande.
Sprache: Englisch
160,49 € (DE)
164,99 € (AT)
177,00 CHF (CH)
POD
X, 322 p. 92 illus.
BC; Hardcover, Softcover / Technik/Allgemeines, Lexika; Mathematik für Ingenieure; Verstehen; Bayesian Networks; Bayesian network; Learning Bayesian networks; Topologie; artificial intelligence; computational intelligence; intelligence; learning; modeling; statistics; system modeling; Mathematical and Computational Engineering Applications; Artificial Intelligence; Künstliche Intelligenz; BB
to Bayesian Networks.- A Polemic for Bayesian Statistics.- A Tutorial on Learning with Bayesian Networks.- The Causal Interpretation of Bayesian Networks.- An Introduction to Bayesian Networks and Their Contemporary Applications.- Objective Bayesian Nets for Systems Modelling and Prognosis in Breast Cancer.- Modeling the Temporal Trend of the Daily Severity of an Outbreak Using Bayesian Networks.- An Information-Geometric Approach to Learning Bayesian Network Topologies from Data.- Causal Graphical Models with Latent Variables: Learning and Inference.- Use of Explanation Trees to Describe the State Space of a Probabilistic-Based Abduction Problem.- Toward a Generalized Bayesian Network.- A Survey of First-Order Probabilistic Models.Presents the innovative paradigms related to the theory and practical applications of Bayesian Networks
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