Вероятностные графовые модели. Принципы и приложения

В этой книге представлено общее введение в вероятностные графовые модели (ВГМ) с инженерной точки зрения. В книге подробно рассматриваются теоретические основы для каждого из основных классов ВГМ, включая принципы и методы представления, логического вывода и обучения, а также обзоры реальных практических приложений для каждого типа модели. Примеры приложений взяты из самых разнообразных предметных областей и наглядно демонстрируют множество вариантов применения байесовских классификаторов, скрытых марковских моделей, байесовских сетей, динамических и временных байесовских сетей, марковских случайных полей, диаграмм влияния и марковских процессов принятия решений.
Особенности книги:

• представлена универсальная рабочая среда, включающая все основные классы ВГМ;
• освещается практическое применение разнообразных методик;
• рассматриваются все самые последние разработки в области ВГМ, включая многомерные байесовские классификаторы, реляционные графовые модели и причинно-следственные модели;
• в конце каждой главы предлагаются задания и упражнения для самостоятельного выполнения, а также направления и идеи для исследовательских или программных проектов.