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Beschreibung
The concept of modelling using graph theory has its origin in several scientific areas, notably statistics, physics, genetics, and engineering. The use of graphical models in applied statistics has increased considerably over recent years and the theory has been greatly developed and extended. This book provides a self-contained introduction to the learning of graphical models from data, and is the first to include detailed coverage of possibilistic networks - a relatively new reasoning tool that allows the user to infer results from problems with imprecise data. One major advantage of graphical modelling is that specialised techniques that have been developed in one field can be transferred into others easily. The methods described here are applied in a number of industries, including a recent quality testing programme at a major car manufacturer. * Provides a self-contained introduction to learning relational, probabilistic and possibilistic networks from data * Each concept is carefully explained and illustrated by examples * Contains all necessary background, including modeling under uncertainty, decomposition of distributions, and graphical representation of decompositions * Features applications of learning graphical models from data, and problems for further research * Includes a comprehensive bibliography An essential reference for graduate students of graphical modelling, applied statistics, computer science and engineering, as well as researchers and practitioners who use graphical models in their work.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
06.02.2002
Sprache
Englisch
EAN
9780470843376
Herausgeber
John Wiley & Sons
Sonderedition
Nein
Autor
Christian Borgelt
Seitenanzahl
358
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Methods for Data Analysis and Mining
Schlagwörter
Data Mining Statistics, Datenbanken u. Data Warehousing, Informatik, Statistik, Computational & Graphical Statistics, Datenanalyse, Data Mining, Database & Data Warehousing Technologies, Graphische Datenverarbeitung, Statistics, Computer Science, Rechnergestützte u. graphische Statistik, Data mining
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik UFM - Mathematische und statistische Software
Inhaltsverzeichnis
Preface. Introduction. Imprecision and Uncertainty. Decomposition. Graphical Representation. Computing Projections. Naive Classifiers. Learning Global Structure. Learning Local Structure. Inductive Causation. Applications. A. Proofs of Theorems. B. Software Tools. Bibliography. Index.
Höhe
232 mm
Breite
15.7 cm

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

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