1: Red bayesiana: Profundice en los conceptos fundamentales de las redes bayesianas y sus aplicaciones.
2: Modelo estadístico: Explore el marco de los modelos estadísticos cruciales para la interpretación de datos.
3: Función de verosimilitud: Comprenda la importancia de las funciones de verosimilitud en el razonamiento probabilístico.
4: Inferencia bayesiana: Aprenda cómo la inferencia bayesiana mejora los procesos de toma de decisiones con datos.
5: Reconocimiento de patrones: Investigue métodos para reconocer patrones en conjuntos de datos complejos.
6: Estadística suficiente: Descubra cómo las estadísticas suficientes simplifican el análisis de datos al tiempo que retienen información.
7: Proceso gaussiano: Examine los procesos gaussianos y su papel en el modelado de la incertidumbre.
8: Probabilidad posterior: Obtenga información sobre el cálculo de probabilidades posteriores para predicciones informadas.
9: Modelo gráfico: Comprenda la estructura y la utilidad de los modelos gráficos para representar relaciones.
10: Probabilidad previa: Estudie la importancia de las probabilidades previas en el razonamiento bayesiano.
11: Muestreo de Gibbs: aprenda las técnicas de muestreo de Gibbs para un muestreo estadístico eficiente.
12: Estimación máxima a posteriori: descubra la estimación MAP como método para optimizar los modelos bayesianos.
13: Campo aleatorio condicional: explore el uso de campos aleatorios condicionales en la predicción estructurada.
14: Distribución multinomial de Dirichlet: comprenda la distribución multinomial de Dirichlet en el análisis de datos categóricos.
15: Modelos gráficos para la estructura de proteínas: investigue las aplicaciones de los modelos gráficos en bioinformática.
16: Modelos de grafos aleatorios de familia exponencial: profundice en los grafos aleatorios de familia exponencial para el análisis de redes.
17: Teorema de Bernstein-von Mises: aprenda las implicaciones del teorema de Bernstein-von Mises en las estadísticas.
18: Modelado jerárquico bayesiano: explore los modelos jerárquicos para analizar estructuras de datos complejas.
19: Grafoide: comprender el concepto de grafoide y su importancia en las relaciones de dependencia.
20: Red de dependencia (modelo gráfico): investigar las redes de dependencia en los marcos de modelos gráficos.
21: Numerología probabilística: examinar la numerología probabilística para mejorar los métodos computacionales.
1: Red bayesiana: Profundice en los conceptos fundamentales de las redes bayesianas y sus aplicaciones.
2: Modelo estadístico: Explore el marco de los modelos estadísticos cruciales para la interpretación de datos.
3: Función de verosimilitud: Comprenda la importancia de las funciones de verosimilitud en el razonamiento probabilístico.
4: Inferencia bayesiana: Aprenda cómo la inferencia bayesiana mejora los procesos de toma de decisiones con datos.
5: Reconocimiento de patrones: Investigue métodos para reconocer patrones en conjuntos de datos complejos.
6: Estadística suficiente: Descubra cómo las estadísticas suficientes simplifican el análisis de datos al tiempo que retienen información.
7: Proceso gaussiano: Examine los procesos gaussianos y su papel en el modelado de la incertidumbre.
8: Probabilidad posterior: Obtenga información sobre el cálculo de probabilidades posteriores para predicciones informadas.
9: Modelo gráfico: Comprenda la estructura y la utilidad de los modelos gráficos para representar relaciones.
10: Probabilidad previa: Estudie la importancia de las probabilidades previas en el razonamiento bayesiano.
11: Muestreo de Gibbs: aprenda las técnicas de muestreo de Gibbs para un muestreo estadístico eficiente.
12: Estimación máxima a posteriori: descubra la estimación MAP como método para optimizar los modelos bayesianos.
13: Campo aleatorio condicional: explore el uso de campos aleatorios condicionales en la predicción estructurada.
14: Distribución multinomial de Dirichlet: comprenda la distribución multinomial de Dirichlet en el análisis de datos categóricos.
15: Modelos gráficos para la estructura de proteínas: investigue las aplicaciones de los modelos gráficos en bioinformática.
16: Modelos de grafos aleatorios de familia exponencial: profundice en los grafos aleatorios de familia exponencial para el análisis de redes.
17: Teorema de Bernstein-von Mises: aprenda las implicaciones del teorema de Bernstein-von Mises en las estadísticas.
18: Modelado jerárquico bayesiano: explore los modelos jerárquicos para analizar estructuras de datos complejas.
19: Grafoide: comprender el concepto de grafoide y su importancia en las relaciones de dependencia.
20: Red de dependencia (modelo gráfico): investigar las redes de dependencia en los marcos de modelos gráficos.
21: Numerología probabilística: examinar la numerología probabilística para mejorar los métodos computacionales.
Red bayesiana: Modelado de la incertidumbre en sistemas robóticos
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Red bayesiana: Modelado de la incertidumbre en sistemas robóticos
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Product Details
| BN ID: | 2940180972552 |
|---|---|
| Publisher: | Mil Millones De Conocimientos [Spanish] |
| Publication date: | 12/18/2024 |
| Series: | Ciencia Robótica [Spanish] , #10 |
| Sold by: | PUBLISHDRIVE KFT |
| Format: | eBook |
| Pages: | 491 |
| File size: | 4 MB |
| Language: | Spanish |