Mô tả
Mạng Bayes, đồ thị nhân tử, trường ngẫu nhiên Markov, nguyên lý xác suất hậu nghiệm tối đa (MAP) và phương pháp cực đại hợp lý (ML), thuật toán loại trừ, thuật toán tổng-tích (sum-product), mô hình phân rã và không phân rã, thuật toán cây giao điểm, các mô hình quan sát đầy đủ, thuật toán khớp tỉ lệ lặp (iterative proportional fitting), thuật toán expectation-maximization (EM), thuật toán mô-đun điều kiện lặp (iterative conditional modes).
Văn bản tham chiếu bằng ngôn ngữ gốc
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.
Nguồn và tham khảo
Ngày và nguồn được giữ lại để giúp bạn kiểm tra thông tin. Các bản dịch được cung cấp để dễ đọc; nguồn chính thức là tham chiếu cho các điều kiện và yêu cầu.
Nguồn tham khảo : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/COMP/