الوصف
الشبكات البايزية، رسوم العوامل، حقول ماركوف العشوائية، مبدأ الاحتمال الأقصى بأثر رجعي (MAP) ومبدأ الأرجحية العظمى (ML)، خوارزمية الحذف، خوارزمية الجمع-الضرب، النماذج القابلة للفك وغير القابلة للفك، خوارزمية شجرة الوصل، النماذج الملاحظة كليًا، خوارزمية الملاءمة النسبية التكرارية، خوارزمية التوقع-الحد الأقصى (EM)، خوارزمية الأوضاع الشرطية التكرارية.
نص المرجع بلغته الأصلية
Bayesian networks, factor graphs, Markov random fields, maximum a posteriori probability (MAP) and maximum likelihood (ML) principles, elimination algorithm, sum-product algorithm, decomposable and non-decomposable models, junction tree algorithm, completely observed models, iterative proportional fitting algorithm, expectation- maximization (EM) algorithm, iterative conditional modes algorithm.
المصادر والمراجع
يتم الاحتفاظ بالتواريخ والمصادر لمساعدتك في التحقق من المعلومات. تُعرض ترجمات لتسهيل القراءة؛ المصدر الرسمي هو المرجع للشروط والمتطلبات.
مرجع المصدر : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/COMP/