7201014Red bayesianahttps://www.gandhi.com.mx/red-bayesiana-6610000687800/phttps://gandhi.vtexassets.com/arquivos/ids/6746163/image.jpg?v=6387087792764300006969MXNMil Millones De Conocimientos [Spanish]InStock/Ebooks/6853097Red bayesiana6969https://www.gandhi.com.mx/red-bayesiana-6610000687800/phttps://gandhi.vtexassets.com/arquivos/ids/6746163/image.jpg?v=638708779276430000InStockMXN99999DIEbook20246610000687800_W3siaWQiOiI4Y2IwNDYyMy1mNjBlLTQxYTYtYjQxMy1kZTc5YmE3OTY0NjYiLCJsaXN0UHJpY2UiOjk5LCJkaXNjb3VudCI6MCwic2VsbGluZ1ByaWNlIjo5OSwiaW5jbHVkZXNUYXgiOnRydWUsInByaWNlVHlwZSI6IklwcCIsImN1cnJlbmN5IjoiTVhOIiwiZnJvbSI6IjIwMjQtMTItMTlUMTU6MDA6MDBaIiwicmVnaW9uIjoiTVgiLCJpc1ByZW9yZGVyIjpmYWxzZX1d6610000687800_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....6610000687800_Mil Millones De Conocimientos [Spanish]libro_electonico_6610000687800_6610000687800Fouad SabryEspañolMéxicohttps://getbook.kobo.com/koboid-prod-public/content2connect_drm-epub-fbd93537-ba7b-4b7a-baec-b74f2f06ce42.epub2024-12-18T00:00:00+00:00Mil Millones De Conocimientos [Spanish]