Qu'est-ce que le champ aléatoire de Markov
Dans le domaine de la physique et des probabilités, un champ aléatoire de Markov (MRF), un réseau de Markov ou un modèle graphique non orienté est un ensemble de variables aléatoires. ayant une propriété de Markov décrite par un graphe non orienté. En d’autres termes, un champ aléatoire est dit champ aléatoire de Markov s’il satisfait aux propriétés de Markov. Le concept provient du modèle Sherrington-Kirkpatrick.
Comment vous en bénéficierez
(I) Insights et validations sur les sujets suivants :
Chapitre 1 : Champ aléatoire de Markov
Chapitre 2 : Variable aléatoire multivariée
Chapitre 3 : Modèle de Markov caché
Chapitre 4 : Réseau bayésien
Chapitre 5 : Modèle graphique
Chapitre 6 : Champ aléatoire
Chapitre 7 : Propagation des croyances
Chapitre 8 : Graphique factoriel
Chapitre 9 : Champ aléatoire conditionnel
Chapitre 10 : Théorème de Hammersley-Clifford
(II) Répondre aux principales questions du public sur le champ aléatoire de Markov.
(III) Exemples concrets d'utilisation du champ aléatoire de Markov dans de nombreux domaines.
À qui s'adresse ce livre
Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, les passionnés, les amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de champ aléatoire de Markov.
