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On Probabilistic Conditional Independence Structures / by Milan Studený ; edited by Michael Jordan, Jon Kleinberg, Bernhard Schölkopf, Frank P. Kelly, Ian Witten

Conditional independence is a topic that lies between statistics and artificial intelligence. Probabilistic Conditional Independence Structures provides the mathematical description of probabilistic conditional independence structures, the author uses non-graphical methods of their description, and... Full description

PPN (Catalogue-ID): 524970459
Personen: Studený, Milan
Jordan, Michael
Kelly, Frank P.
Kleinberg, Jon
Schölkopf, Bernhard
Witten, Ian
Format: eBook eBook
Enthält: Introduction; Basic Concepts; Graphical Methods; Structural Imsets: Fundamentals; Description of Probabilistic Models; Equivalence and Implication; The Problem of Representative Choice; Learning; Open Problems.
Language: English
Published: London, Springer-Verlag London Limited, 2005
Series: Information Science and Statistics
Basisklassifikation: 31.73
54.72
RVK:

QH 170: Wirtschaftswissenschaften -- Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung -- Mathematik -- Wahrscheinlichkeitstheorie, Kombinatorik, Maßtheorie, charakteristische Funktionen

Subjects:

Strukturtheorie / Bedingte Unabhängigkeit

Notes: Includes bibliographical references (p. [263]-271) and index.
Physical Description: Online-Ressource, v.: digital.
Link: Inhaltsverzeichnis
Inhaltstext
ISBN: 978-1-84628-083-2
Sekundärausgabe Online-Ausg., 2005, Springer eBook Collection. Computer Science

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520 |a Conditional independence is a topic that lies between statistics and artificial intelligence. Probabilistic Conditional Independence Structures provides the mathematical description of probabilistic conditional independence structures, the author uses non-graphical methods of their description, and takes an algebraic approach. The monograph presents the methods of structural imsets and supermodular functions, and deals with independence implication and equivalence of structural imsets. Motivation, mathematical foundations and areas of application are included, and a rough overview of graphical methods is also given. In particular, the author has been careful to use suitable terminology, and presents the work so that it will be understood by both statisticians, and by researchers in artificial intelligence. The necessary elementary mathematical notions are recalled in an appendix. Probabilistic Conditional Independence Structures will be a valuable new addition to the literature, and will interest applied mathematicians, statisticians, informaticians, computer scientists and probabilists with an interest in artificial intelligence. The book may also interest pure mathematicians as open problems are included. Milan Studený is a senior research worker at the Academy of Sciences of the Czech Republic. 
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