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  • 醉染图书概率逻辑程序设计 语言、语义、学习与推理9787111656692
  • 正版全新
    • 作者: (意)法布里奇奥·里古齐著 | (意)法布里奇奥·里古齐编 | (意)法布里奇奥·里古齐译 | (意)法布里奇奥·里古齐绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2020-06-01
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    • 作者: (意)法布里奇奥·里古齐著| (意)法布里奇奥·里古齐编| (意)法布里奇奥·里古齐译| (意)法布里奇奥·里古齐绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2020-06-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 页数:245
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111656692
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:(意)法布里奇奥·里古齐
    • 著:(意)法布里奇奥·里古齐
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:99.00
    • ISBN:9787111656692
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2020-06-01
    • 页数:245
    • 外部编号:1202087293
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    出版者的话

    译者序

    序言

    前言

    关于作译者

    章预备知识1

    1.1序、格和序数1

    1.2映和不动点2

    1.3逻辑程序3

    1.4正规逻辑程序的语义8

    1.4.1程序完备化8

    1.4.2良基语义10

    1.4.3稳定模型语义13

    1.5概率论14

    1.6概率图模型21

    第2章概率逻辑程序语言27

    2.1基于分布语义的语言27

    2.1.1带标注析取的逻辑程序27

    2.1.2ProbLog28

    2.1.3概率Horn溯因28

    2.1.4PRISM29

    2.2不带函数符号的程序的分布语义30

    .示例程序33

    2.4表达能力的等价36

    2.5将LPAD转换成贝叶斯网络38

    2.6分布语义的通用41

    2.7分布语义的扩展42

    2.8CP-Logic43

    2.9不可靠程序的语义47

    2.10KBMC概率逻辑程序设计语言49

    2.10.1贝叶斯逻辑程序50

    2.10.2CLP(BN)50

    2.10.3Prolog因子语言51

    2.11概率逻辑程序的语义52

    2.11.1随机逻辑程序53

    2.11.2ProPPR54

    2.12概率逻辑语义54

    2.12.1Nilsson概率逻辑55

    2.12.2马尔可夫逻辑网络55

    2.1.带标注的概率逻辑程序58

    第3章带函数符号的语义59

    3.1带函数符号程序的分布语义60

    3.2解释的无穷覆盖集63

    3.3与Sato和Kameya的定义的比较71

    第4章混合程序的语义74

    4.1混合ProbLog74

    4.2分布子句76

    4.3扩展的PRISM79

    4.4Cplint混合程序80

    4.5概率约束逻辑程序83

    第5章推理92

    5.1PRISM93

    5.2知识编译95

    5.3ProbLg96

    5.4cplint98

    5.5SLGAD99

    5.6PITA100

    5.7ProbLg203

    5.8TP编译111

    5.9PITA中的建模设13

    5.9.1PITA(OPT)115

    5.9.2用PITA实现的MPE117

    5.10有个解释的查询的推理118

    5.11混合程序的推理118

    第6章提升推理1

    6.1提升推理预备知识1

    6.1.1变量消除124

    6.1.2GC-FOVE126

    6.2LP2127

    6.3使用聚合parfactor的提升推理129

    6.4加权一阶模型130

    6.5带环逻辑程序132

    6.6各种方法的比较132

    第7章近似推理133

    7.1ProbLg133

    7.1.1迭代深化133

    7.1.2k-best134

    7.1.3方法134

    7.2MCINTYRE136

    7.3带无穷多个解释的查询的近似推理138

    7.4条件近似推理138

    7.5通过采样对混合程序进行近似推理140

    7.6混合程序的带有界误差的近似推理141

    7.7k-优化142

    7.8基于解释的近似加权模型144

    7.9带TP编译的近似推理146

    7.10DISTR和EXP任务146

    第8章非标准推理149

    8.1可能逻辑程序设计149

    8.2决策-理论ProbLg50

    8.3代数ProbLg55

    第9章参数学习161

    9.1PRISM参数学习161

    9.2LLPAD和ALLPAD参数学习166

    9.3LeProbLg66

    9.4EMBLEM169

    9.5ProbLog2参数学习176

    9.6混合程序的参数学习177

    0章结构学习178

    10.1归纳逻辑程序178

    10.2LLPAD和ALLPAD结构学习181

    10.3ProbLog理论压缩182

    10.4ProbFOIL和ProbFOIL+182

    10.5SLIPCOVER186

    10.5.1语言偏好186

    10.5.2算法描述187

    10.5.3运行实例191

    10.6数据集实例192

    1章cplint实例194

    11.1cplint命令194

    11.2自然语言处理197

    11.2.1概率上下文无关文法197

    11.2.2概率左角文法197

    11..隐马尔可夫模型198

    11.3绘制二元决策图199

    11.4高斯过程200

    11.5Dirichlet过程203

    11.5.1Stick-Breaking过程203

    11.5.2中餐馆过程206

    11.5.3混合模型207

    11.6贝叶斯估计208

    11.7Kalman滤波器209

    11.8随机逻辑程序211

    11.9方块地图生成213

    11.10马尔可夫逻辑网络214

    11.11Truel215

    11.12优惠券收集者问题217

    11.13一维随机游走220

    11.14隐含Dirichlet分配220

    11.15印度人GPA问题2

    11.16Bongard问题224

    2章总结227

    附录缩略语及符号对照表228

    参考文献1

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