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Campo casuale di Markov - Esplorazione della potenza dei campi casuali di Markov nella visione artificiale - cover

Campo casuale di Markov - Esplorazione della potenza dei campi casuali di Markov nella visione artificiale

Fouad Sabry

Traducteur Cosimo Pinto

Maison d'édition: Un Miliardo Di Ben Informato [Italian]

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Synopsis

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.
 
 
 
 
Disponible depuis: 12/05/2024.
Longueur d'impression: 99 pages.

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