Was ist ein Markov-Zufallsfeld
Im Bereich der Physik und Wahrscheinlichkeit ist ein Markov-Zufallsfeld (MRF), ein Markov-Netzwerk oder ein ungerichtetes grafisches Modell eine Reihe von Zufallsvariablen mit einer Markov-Eigenschaft, die durch einen ungerichteten Graphen beschrieben wird. Mit anderen Worten: Ein Zufallsfeld wird als Markov-Zufallsfeld bezeichnet, wenn es die Markov-Eigenschaften erfüllt. Das Konzept basiert auf dem Sherrington-Kirkpatrick-Modell.
Wie Sie davon profitieren
(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:
Kapitel 1: Markov-Zufallsfeld
Kapitel 2: Multivariate Zufallsvariable
Kapitel 3: Verstecktes Markov-Modell
Kapitel 4: Bayesianisches Netzwerk
Kapitel 5: Grafisches Modell
Kapitel 6: Zufallsfeld
Kapitel 7: Glaubensausbreitung
Kapitel 8: Faktordiagramm
Kapitel 9: Bedingtes Zufallsfeld
Kapitel 10: Hammersley-Clifford-Theorem
(II) Beantwortung der öffentlichen Top-Fragen zum Markov-Zufallsfeld.
(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung des Markov-Zufallsfelds in vielen Bereichen.
Für wen dieses Buch gedacht ist
Berufstätige, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über Grundkenntnisse oder Informationen für jede Art von Markov-Zufallsfeld hinausgehen möchten.