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Link zu diesem Datensatz https://d-nb.info/1010977571
Titel Hybrid Random Fields : A Scalable Approach to Structure and Parameter Learning in Probabilistic Graphical Models
Person(en) Freno, Antonino (Verfasser)
Trentin, Edmondo (Verfasser)
Verlag Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 2011
Umfang/Format Online-Ressource
Andere Ausgabe(n) Erscheint auch als Druck-Ausgabe: Freno, Antonino: Hybrid random fields
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:1111-20110409724
DOI: 10.1007/978-3-642-20308-4
URL https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-642-20308-4 (Verlag)
ISBN/Einband/Preis 978-3-642-20308-4
EAN 9783642203084
Anmerkungen Lizenzpflichtig
Schlagwörter Graphisches Modell ; Bayes-Netz ; Markov-Zufallsfeld
DDC-Notation 519.2 [DDC22ger]
Sachgruppe(n) 510 Mathematik ; 004 Informatik

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