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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.
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.