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Veröffentlichung:	Juli 2021
Genre:	EDV / Informatik
	Bayesian Inference / BIC Score / BN Learning / causal discovery techniques / COMPUTERS / Data Science / Data Analytics / COMPUTERS / Machine Theory / Conditional Gaussian / Conditional Independence Tests / Continuous Nodes / Cumulative Distribution Function / Dag Structure / DBN / Discrete BNs / Discrete Parents / dynamic probabilistic modelling in science / expert systems applications / Gaussian Bayesian Network / HMC. / Junction Tree / Likelihood Weighting / Markov Blanket / MATHEMATICS / Probability & Statistics / General / MCMC Algorithm / MCMC Sample / Moral Graph / Posterior Distribution / Posterior probability / Probabilistic Graphical Models / R programming statistics / SCIENCE / Life Sciences / Biology / Stan Development Team / statistical inference methods / temporal data modelling / UK National Health Service / Von Mises Distribution mehr...
ISBN:	9780367366513
EAN-Code:	9780367366513
Verlag:	Taylor and Francis
Einband:	Gebunden
Sprache:	English
Dimensionen:	H 234 mm / B 156 mm / D
Gewicht:	512 gr
Seiten:	274
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Inhalt:

The book introduces Bayesian networks using simple yet meaningful examples. Discrete Bayesian networks are described first followed by Gaussian Bayesian networks and mixed networks. All steps in learning are illustrated with R code.

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