MARC details
| 000 -CABECERA |
| campo de control de longitud fija |
04604nam a22004455i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
334688 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
| campo de control |
20230102114736.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
| campo de control de longitud fija |
a||||fo|||| 00| 0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
| campo de control de longitud fija |
cr nn nnnaamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
| campo de control de longitud fija |
201223s2021 gw a s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030619435 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-030-61943-5 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
| Centro catalogador/agencia de origen |
ES-MaUEC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-MaUEC |
| Centro/agencia modificador |
ES-MaUEC |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
| Número de clasificación |
QA279 |
| Número de documento/Ítem |
2021 EB |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
| Nombre de persona |
Sucar, Luis Enrique |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| Número de control del registro de autoridad o número normalizado |
(orcid)0000-0002-3685-5567 |
| Enlace |
<a href="https://orcid.org/0000-0002-3685-5567">https://orcid.org/0000-0002-3685-5567</a> |
| Código de función/relación |
aut |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
| Título |
Probabilistic Graphical Models |
| Resto del título |
Principles and Applications |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Luis Enrique Sucar |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
| Mención de edición |
Second edition 2021 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham, Switzerland |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publising |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2021 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
| Extensión |
1 recurso en línea (XXVIII, 355 páginas) |
| Otras características físicas |
167 ilustraciones, 144 ilustraciones a color |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
| Fuente |
rdacontent |
| Término de tipo de contenido |
Texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
| Fuente |
rdamedia |
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
| Fuente |
rdacarrier |
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
| Tipo de archivo |
text file |
| Formato de codificación |
PDF |
| Fuente |
rda |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
| Mención de serie |
Advances in Computer Vision and Pattern Recognition |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
2191-6586 |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
| Nota de contenido con formato |
Introduction -- Probability Theory -- Graph Theory -- Bayesian Classifiers -- Hidden Markov Models -- Markov Random Fields -- Bayesian Networks: Representation and Inference -- Bayesian Networks: Learning -- Dynamic and Temporal Bayesian Networks -- Decision Graphs -- Markov Decision Processes -- Partially Observable Markov Decision Processes -- Relational Probabilistic Graphical Models -- Graphical Causal Models -- Causal Discovery -- Deep Learning and Graphical Models -- A Python Library for Inference and Learning -- Glossary -- Index. |
| 520 3# - SUMARIO, ETC. |
| Sumario, etc. |
This fully updated new edition of a uniquely accessible textbook/reference provides a general introduction to probabilistic graphical models (PGMs) from an engineering perspective. It features new material on partially observable Markov decision processes, graphical models, and deep learning, as well as an even greater number of exercises. The book covers the fundamentals for each of the main classes of PGMs, including representation, inference and learning principles, and reviews real-world applications for each type of model. These applications are drawn from a broad range of disciplines, highlighting the many uses of Bayesian classifiers, hidden Markov models, Bayesian networks, dynamic and temporal Bayesian networks, Markov random fields, influence diagrams, and Markov decision processes. Topics and features: Presents a unified framework encompassing all of the main classes of PGMs Explores the fundamental aspects of representation, inference and learning for each technique Examines new material on partially observable Markov decision processes, and graphical models Includes a new chapter introducing deep neural networks and their relation with probabilistic graphical models Covers multidimensional Bayesian classifiers, relational graphical models, and causal models Provides substantial chapter-ending exercises, suggestions for further reading, and ideas for research or programming projects Describes classifiers such as Gaussian Naive Bayes, Circular Chain Classifiers, and Hierarchical Classifiers with Bayesian Networks Outlines the practical application of the different techniques Suggests possible course outlines for instructors This classroom-tested work is suitable as a textbook for an advanced undergraduate or a graduate course in probabilistic graphical models for students of computer science, engineering, and physics. Professionals wishing to apply probabilistic graphical models in their own field, or interested in the basis of these techniques, will also find the book to be an invaluable reference. Dr. Luis Enrique Sucar is a Senior Research Scientist at the National Institute for Astrophysics, Optics and Electronics (INAOE), Puebla, Mexico. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
| Nota local 598 (boletines) |
Springer_Computer_2021 |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
678614 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Modelado gráfico (Estadística) |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Incertidumbre (Teoría de la información) |
| 9 (RLIN) |
667868 |
| 710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA |
| Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada |
SpringerLink |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030619428 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030619442 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030619459 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-61943-5 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA) |
| -- |
1 |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |
| 998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS |
| Fecha de catalogación |
05/2021 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
Irene Bastante |
| Catalogado |
Sí |