Açıklama
Bayes ağları, faktör grafikleri, Markov rastgele alanları, en yüksek a posteriori olasılık (MAP) ve en yüksek olasılık (ML) ilkeleri, elminasyon algoritması, toplam-çarpım algoritması, ayrıştırılabilir ve ayrıştırılamaz modeller, birleşim ağacı algoritması, tamamen gözlemlenen modeller, iteratif orantılı uyum algoritması, beklenti-azaltma (EM) algoritması, iteratif koşullu modlar algoritması.
Kaynak metin orijinal dilinde
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.
Kaynaklar ve referanslar
Tarih ve kaynaklar bilgileri doğrulamanıza yardımcı olmak için saklanır. Okumayı kolaylaştırmak için çeviriler sunulmuştur; koşullar ve gereksinimler için resmi kaynak esas alınır.
Kaynak referans : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/COMP/