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Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (Adaptive Computation and Machine Learning) (Englisch) Gebundene Ausgabe – 31. Juli 2009

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Produktbeschreibungen

Pressestimmen

"This landmark book provides a very extensive coverage of the field, ranging from basic representational issues to the latest techniques for approximate inference and learning. As such, it is likely to become a definitive reference for all those who work in this area. Detailed worked examples and case studies also make the book accessible to students."--Kevin Murphy, Department of Computer Science, University of British Columbia

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Nir Friedman is Professor in the Department of Computer Science and Engineering at Hebrew University.



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am 29. Oktober 2012
Format: Kindle Edition|Verifizierter Kauf
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am 15. April 2013
Format: Gebundene Ausgabe|Verifizierter Kauf
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am 5. April 2014
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Amazon.com: 3,9 von 5 Sternen 40 Rezensionen
11 Personen fanden diese Informationen hilfreich.
5,0 von 5 SternenThe best way to learn about graphical models
am 2. April 2014 - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Kindle Edition|Verifizierter Kauf
Eine Person fand diese Informationen hilfreich.
4,0 von 5 SternenAn advanced book - Phd students or researchers would benefit more
am 21. September 2013 - Veröffentlicht auf Amazon.com
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6 Personen fanden diese Informationen hilfreich.
5,0 von 5 SternenI am reading through it
am 21. November 2012 - Veröffentlicht auf Amazon.com
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4 Personen fanden diese Informationen hilfreich.
2,0 von 5 SternenNot at all readable or intuitive. Follows the Lemma ...
am 6. Januar 2016 - Veröffentlicht auf Amazon.com
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Eine Person fand diese Informationen hilfreich.
3,0 von 5 SternenA very good book completely spoilt by the Kindle Format
am 8. Februar 2015 - Veröffentlicht auf Amazon.com
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