Qué es el campo aleatorio de Markov
En el dominio de la física y la probabilidad, un campo aleatorio de Markov (MRF), una red de Markov o un modelo gráfico no dirigido es un conjunto de variables aleatorias. teniendo una propiedad de Markov descrita por un gráfico no dirigido. En otras palabras, se dice que un campo aleatorio es un campo aleatorio de Markov si satisface las propiedades de Markov. El concepto se origina en el modelo de Sherrington?Kirkpatrick.
Cómo se beneficiará
(I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:
Capítulo 1: Campo aleatorio de Markov
Capítulo 2: Variable aleatoria multivariada
Capítulo 3: Modelo oculto de Markov
Capítulo 4: Red bayesiana
Capítulo 5: Modelo gráfico
Capítulo 6: Campo aleatorio
Capítulo 7: Propagación de creencias
Capítulo 8: Gráfico de factores
Capítulo 9: Campo aleatorio condicional
Capítulo 10: Teorema de Hammersley?Clifford
(II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el campo aleatorio de Markov.
(III) Ejemplos del mundo real sobre el uso del campo aleatorio de Markov en muchos campos.
Para quién es este libro
Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado. entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de campo aleatorio de Markov.
En el dominio de la física y la probabilidad, un campo aleatorio de Markov (MRF), una red de Markov o un modelo gráfico no dirigido es un conjunto de variables aleatorias. teniendo una propiedad de Markov descrita por un gráfico no dirigido. En otras palabras, se dice que un campo aleatorio es un campo aleatorio de Markov si satisface las propiedades de Markov. El concepto se origina en el modelo de Sherrington?Kirkpatrick.
Cómo se beneficiará
(I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:
Capítulo 1: Campo aleatorio de Markov
Capítulo 2: Variable aleatoria multivariada
Capítulo 3: Modelo oculto de Markov
Capítulo 4: Red bayesiana
Capítulo 5: Modelo gráfico
Capítulo 6: Campo aleatorio
Capítulo 7: Propagación de creencias
Capítulo 8: Gráfico de factores
Capítulo 9: Campo aleatorio condicional
Capítulo 10: Teorema de Hammersley?Clifford
(II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el campo aleatorio de Markov.
(III) Ejemplos del mundo real sobre el uso del campo aleatorio de Markov en muchos campos.
Para quién es este libro
Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado. entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de campo aleatorio de Markov.