Луис Энрике Сукар - Вероятностные графовые модели. Принципы и приложения

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.

ISBN 978-5-97060-874-6
Интернет-магазин:
www.dmkpress.com
Оптовая продажа:
КТК «Галактика»
books@alians-kniga.ru

www.дмк.рф

9 785970 608746

Вероятностные графовые модели

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, байе' байесовских сетей, марковских
совских сетей, динамических и временных
случайных полей, диаграмм влияния и марковских процессов принятия
решений.

Луис Энрике Сукар

Вероятностные
графовые модели
Принципы и приложения

Луис Энрике Сукар

Вероятностные графовые
модели
Принципы и приложения

Luis Enrique Sucar

Probabilistic Graphical
Models
Principles and Applications

Луис Энрике Сукар

Вероятностные графовые
модели
Принципы и приложения

Москва, 2021

УДК 004.021
ББК 32.973
С89

С89 Луис Энрике Сукар
Вероятностные графовые модели. Принципы и приложения / пер.
с англ. А. В. Снастина. – М.: ДМК Пресс, 2021. – 338 с.: ил.
ISBN 978-5-97060-874-6
В настоящее время вероятностные графовые модели широко распространены как мощная и вполне сформировавшаяся методика для выполнения
умозаключений и выводов в условиях неопределенности. В отличие от
некоторых узкоспециализированных методик, применявшихся в ранних
экспертных системах, вероятностные графовые модели основаны на строгих
математических принципах теории графов и теории вероятностей. Эта книга
на современном уровне охватывает более широкий диапазон вероятностных
графовых моделей, чем другие недавно опубликованные материалы в данной
области: разнообразные классификаторы, скрытые марковские модели, марковские случайные поля, байесовские сети и их динамические, временные и
причинно-следственные варианты, реляционные вероятностные графовые
модели, графы решений и марковский процесс принятия решений. В книге представлены эти вероятностные графовые модели и соответствующие
методы логического вывода и обучения в ясном и доступном стиле. Автор
делится своим богатым опытом, накопленным в процессе активной практической работы в области использования вероятностных графовых моделей, и
демонстрирует примеры их применения в разнообразных областях реальной
деятельности: от биоинформатики до задач наблюдения за загрязнением
воздуха и распознавания объектов.
Книга предназначена для студентов старших курсов и аспирантов, а также
для ученых-исследователей и инженеров-практиков, работающих в других
отраслях и интересующихся применением вероятностных моделей.

First published in English under the title Concise Computer Vision; Copyright © Springer-Verlag
London, 2015. This edition has been translated and published under licence from Springer-Verlag
London Ltd., part of Springer Nature. Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature takes no
responsibility and shall not be made liable for the accuracy of the translation. © 2020 by DMK Press.
All rights reserved.
Все права защищены. Любая часть этой книги не может быть воспроизведена в какой бы
то ни было форме и какими бы то ни было средствами без письменного разрешения владельцев
авторских прав.
Материал, изложенный в данной книге, многократно проверен. Но, поскольку вероятность
технических ошибок все равно существует, издательство не может гарантировать абсолютную
точность и правильность приводимых сведений. В связи с этим издательство не несет ответственности за возможные ошибки, связанные с использованием книги.

ISBN 978-1-4471-6698-6 (англ.)
ISBN 978-5-97060-874-6 (рус.)

© Springer-Verlag London, 2015
© Оформление, перевод на русский язык, издание,
ДМК Пресс, 2021

Посвящается моей семье --">