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Adaptive Computation and Machine Learning Ser.: Graphical Models for Machine...

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N.º de artículo de eBay:255738479887
Última actualización el 26 jun 2023 05:40:07 H.EspVer todas las actualizacionesVer todas las actualizaciones

Características del artículo

Estado
Aceptable
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Notas del vendedor
“Acceptable to good condition. There is staining on front and back cover. No dust jacket. The ...
Educational Level
Adult & Further Education
Level
Intermediate, Advanced
Country/Region of Manufacture
United States
Subject
Machine Learning, Digital Communication, Graph Theory, Graphics
Original/Facsimile
Original
ISBN
9780262062022
EAN
9780262062022

Acerca de este producto

Product Identifiers

Publisher
MIT Press
ISBN-10
026206202X
ISBN-13
9780262062022
eBay Product ID (ePID)
15038729878

Product Key Features

Number of Pages
220 Pages
Language
English
Publication Name
Graphical Models for Machine Learning and Digital Communication
Publication Year
1998
Subject
Intelligence (Ai) & Semantics, Computer Science, Graphic Methods, Telecommunications
Type
Textbook
Author
Brendan J. Frey
Subject Area
Mathematics, Computers, Technology & Engineering
Series
Adaptive Computation and Machine Learning Ser.
Format
Hardcover

Dimensions

Item Height
0.7 in
Item Weight
17.3 Oz
Item Length
9.1 in
Item Width
6.3 in

Additional Product Features

Intended Audience
Scholarly & Professional
LCCN
98-013414
Dewey Edition
21
Grade From
College Graduate Student
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
006.3/1
Synopsis
A variety of problems in machine learning and digital communication deal with complex but structured natural or artificial systems. In this book, Brendan Frey uses graphical models as an overarching framework to describe and solve problems of pattern classification, unsupervised learning, data compression, and channel coding. Using probabilistic structures such as Bayesian belief networks and Markov random fields, he is able to describe the relationships between random variables in these systems and to apply graph-based inference techniques to develop new algorithms. Among the algorithms described are the wake-sleep algorithm for unsupervised learning, the iterative turbodecoding algorithm (currently the best error-correcting decoding algorithm), the bits-back coding method, the Markov chain Monte Carlo technique, and variational inference.
LC Classification Number
Q325.5.F74 1998

Descripción del artículo del vendedor

Acerca de este vendedor

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Se unió el feb 2012
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