Descripción
Redes bayesianas, grafos de factores, campos aleatorios de Markov, probabilidad máxima a posteriori (MAP) y principios de máxima verosimilitud (ML), algoritmo de eliminación, algoritmo suma-producto, modelos descomponibles y no descomponibles, algoritmo de árbol de junta, modelos completamente observados, algoritmo de ajuste proporcional iterativo, algoritmo de máxima verosimilitud por expectativa (EM), algoritmo de modos condicionales iterativos.
Texto de referencia en su idioma de origen
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.
Fuentes y referencias
Se conservan las fechas y las fuentes para ayudarle a verificar la información. Las traducciones se proponen para facilitar la lectura; la fuente oficial es la referencia para las condiciones y los requisitos.
Referencia de la fuente : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/COMP/