1: Bayessches Netz: Vertiefen Sie sich in die grundlegenden Konzepte von Bayesschen Netzen und deren Anwendungen.
2: Statistisches Modell: Erkunden Sie den Rahmen statistischer Modelle, der für die Dateninterpretation entscheidend ist.
3: Wahrscheinlichkeitsfunktion: Verstehen Sie die Bedeutung von Wahrscheinlichkeitsfunktionen im probabilistischen Denken.
4: Bayessche Inferenz: Erfahren Sie, wie die Bayessche Inferenz Entscheidungsprozesse mit Daten verbessert.
5: Mustererkennung: Untersuchen Sie Methoden zum Erkennen von Mustern in komplexen Datensätzen.
6: Ausreichende Statistik: Entdecken Sie, wie ausreichende Statistik die Datenanalyse vereinfacht und gleichzeitig Informationen erhält.
7: Gaußscher Prozess: Untersuchen Sie Gaußsche Prozesse und ihre Rolle bei der Modellierung von Unsicherheit.
8: Posterior-Wahrscheinlichkeit: Gewinnen Sie Einblicke in die Berechnung von Posterior-Wahrscheinlichkeiten für fundierte Vorhersagen.
9: Grafisches Modell: Verstehen Sie die Struktur und den Nutzen grafischer Modelle bei der Darstellung von Beziehungen.
10: Prior-Wahrscheinlichkeit: Untersuchen Sie die Bedeutung von Prior-Wahrscheinlichkeiten im Bayesschen Denken.
11: Gibbs-Sampling: Lernen Sie Gibbs-Sampling-Techniken für effizientes statistisches Sampling.
12: Maximum-a-posteriori-Schätzung: Entdecken Sie die MAP-Schätzung als Methode zur Optimierung bayesscher Modelle.
13: Bedingtes Zufallsfeld: Erkunden Sie die Verwendung bedingter Zufallsfelder bei strukturierter Vorhersage.
14: Dirichlet-multinomiale Verteilung: Verstehen Sie die Dirichlet-multinomiale Verteilung bei der Analyse kategorialer Daten.
15: Grafische Modelle für Proteinstrukturen: Untersuchen Sie Anwendungen grafischer Modelle in der Bioinformatik.
16: Modelle von Zufallsgraphen der Exponentialfamilie: Tauchen Sie ein in Zufallsgraphen der Exponentialfamilie für die Netzwerkanalyse.
17: Bernstein-von-Mises-Theorem: Lernen Sie die Implikationen des Bernstein-von-Mises-Theorems in der Statistik.
18: Bayessche hierarchische Modellierung: Erkunden Sie hierarchische Modelle zur Analyse komplexer Datenstrukturen.
19: Graphoid: Verstehen Sie das Konzept von Graphoiden und ihre Bedeutung in Abhängigkeitsbeziehungen.
20: Abhängigkeitsnetzwerk (grafisches Modell): Untersuchen Sie Abhängigkeitsnetzwerke in grafischen Modellrahmen.
21: Probabilistische Numerik: Untersuchen Sie probabilistische Numerik für verbesserte Rechenmethoden.
1: Bayessches Netz: Vertiefen Sie sich in die grundlegenden Konzepte von Bayesschen Netzen und deren Anwendungen.
2: Statistisches Modell: Erkunden Sie den Rahmen statistischer Modelle, der für die Dateninterpretation entscheidend ist.
3: Wahrscheinlichkeitsfunktion: Verstehen Sie die Bedeutung von Wahrscheinlichkeitsfunktionen im probabilistischen Denken.
4: Bayessche Inferenz: Erfahren Sie, wie die Bayessche Inferenz Entscheidungsprozesse mit Daten verbessert.
5: Mustererkennung: Untersuchen Sie Methoden zum Erkennen von Mustern in komplexen Datensätzen.
6: Ausreichende Statistik: Entdecken Sie, wie ausreichende Statistik die Datenanalyse vereinfacht und gleichzeitig Informationen erhält.
7: Gaußscher Prozess: Untersuchen Sie Gaußsche Prozesse und ihre Rolle bei der Modellierung von Unsicherheit.
8: Posterior-Wahrscheinlichkeit: Gewinnen Sie Einblicke in die Berechnung von Posterior-Wahrscheinlichkeiten für fundierte Vorhersagen.
9: Grafisches Modell: Verstehen Sie die Struktur und den Nutzen grafischer Modelle bei der Darstellung von Beziehungen.
10: Prior-Wahrscheinlichkeit: Untersuchen Sie die Bedeutung von Prior-Wahrscheinlichkeiten im Bayesschen Denken.
11: Gibbs-Sampling: Lernen Sie Gibbs-Sampling-Techniken für effizientes statistisches Sampling.
12: Maximum-a-posteriori-Schätzung: Entdecken Sie die MAP-Schätzung als Methode zur Optimierung bayesscher Modelle.
13: Bedingtes Zufallsfeld: Erkunden Sie die Verwendung bedingter Zufallsfelder bei strukturierter Vorhersage.
14: Dirichlet-multinomiale Verteilung: Verstehen Sie die Dirichlet-multinomiale Verteilung bei der Analyse kategorialer Daten.
15: Grafische Modelle für Proteinstrukturen: Untersuchen Sie Anwendungen grafischer Modelle in der Bioinformatik.
16: Modelle von Zufallsgraphen der Exponentialfamilie: Tauchen Sie ein in Zufallsgraphen der Exponentialfamilie für die Netzwerkanalyse.
17: Bernstein-von-Mises-Theorem: Lernen Sie die Implikationen des Bernstein-von-Mises-Theorems in der Statistik.
18: Bayessche hierarchische Modellierung: Erkunden Sie hierarchische Modelle zur Analyse komplexer Datenstrukturen.
19: Graphoid: Verstehen Sie das Konzept von Graphoiden und ihre Bedeutung in Abhängigkeitsbeziehungen.
20: Abhängigkeitsnetzwerk (grafisches Modell): Untersuchen Sie Abhängigkeitsnetzwerke in grafischen Modellrahmen.
21: Probabilistische Numerik: Untersuchen Sie probabilistische Numerik für verbesserte Rechenmethoden.
Bayesianisches Netzwerk: Modellierung von Unsicherheit in Robotersystemen
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Bayesianisches Netzwerk: Modellierung von Unsicherheit in Robotersystemen
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Product Details
| BN ID: | 2940180972699 |
|---|---|
| Publisher: | Eine Milliarde Sachkundig [German] |
| Publication date: | 12/18/2024 |
| Series: | Robotikwissenschaft [German] , #10 |
| Sold by: | PUBLISHDRIVE KFT |
| Format: | eBook |
| Pages: | 491 |
| File size: | 4 MB |
| Language: | German |