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010 __ ■a9787115471345■d59.00
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200 1_ ■a概率图模型■9gai lv tu mo xing■e基于R语言■dLearning probabilistic graphical models in R■f(法)大卫·贝洛特(David Bellot)著■g魏博译■zeng
210 __ ■a北京■c人民邮电出版社■d2018.1
215 __ ■a185页■d23cm
305 __ ■a由Packt Publishing公司授权出版
330 __ ■a本书首先介绍如何把经典的统计模型转换成概率图模型，然后探讨如何在图模型上执行精确推断，如何执行贝叶斯线性回归，并展示了在预测时采用概率视角的好处。同时，书中还介绍了许多R程序包的使用，可以帮助读者执行推断，并掌握R语言的实现方法。
510 1_ ■aLearning probabilistic graphical models in R■zeng
606 0_ ■a程序语言■x程序设计■x应用■x概率■x数学模型
690 __ ■aO211-39■v5
701 _0 ■c(法)■a贝洛特■9bei luo te■c(Bellot, David)■4著
702 _0 ■a魏博■9wei bo■4译
801 _0 ■aCN■b91MARC■c20181129