Acesso mais rápido do que o navegador!
23 relações: Annals of Statistics, Aprendizado de máquina, Cadeias de Markov, Campo aleatório de Markov, Daphne Koller, Distribuição de probabilidade conjunta, Estatística, Grafo bipartido, Grafos acíclicos dirigidos, Independência condicional, Inferência, Modelo estatístico, Modelo oculto de Markov, PLOS Computational Biology, Probabilidade, Reconhecimento de fala, Rede bayesiana, Rede de transcrição, Rede neural artificial, Teoria das probabilidades, Teoria dos grafos, Variável aleatória, Visão computacional.
Annals of Statistics
The Annals of Statistics é uma periódico científico revisado por pares publicado bismestralmente pelo Institute of Mathematical Statistics, que é uma sociedade internacional profissional e acadêmica dedicada ao desenvolvimento, disseminação e aplicação de estatísticas e probabilidade.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Annals of Statistics · Veja mais »
Aprendizado de máquina
O ou também (em inglês: machine learning) é um subcampo da Engenharia e da ciência da computação que evoluiu do estudo de reconhecimento de padrões e da teoria do aprendizado computacional em inteligência artificial.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Aprendizado de máquina · Veja mais »
Cadeias de Markov
Em matemática, uma cadeia de Markov (cadeia de Markov em tempo discreto ou DTMC) é um caso particular de processo estocástico com estados discretos (o parâmetro, em geral o tempo, pode ser discreto ou contínuo) com a propriedade de que a distribuição de probabilidade do próximo estado depende apenas do estado atual e não na sequência de eventos que precederam, uma propriedade chamada de Markoviana, chamada assim em homenagem ao matemático Andrei Andreyevich Markov.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Cadeias de Markov · Veja mais »
Campo aleatório de Markov
No domínio da física e da probabilidade, um campo aleatório de Markov (muitas vezes abreviado como MRF), rede de Markov ou modelo gráfico não-direcionado é um conjunto de variáveis aleatórias que possuem uma propriedade de Markov descrita por um grafo não-direcionado.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Campo aleatório de Markov · Veja mais »
Daphne Koller
Daphne Koller é uma cientista da computação israelense-estadunidense, professora do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Stanford.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Daphne Koller · Veja mais »
Distribuição de probabilidade conjunta
No estudo de probabilidade, dado ao menos duas variáveis aleatórias X, Y,..., que são definidas em um espaço de probabilidade, a distribuição de probabilidade conjunta para X, Y,...
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Distribuição de probabilidade conjunta · Veja mais »
Estatística
Um exemplo de gráfico. Estatística é a ciência que utiliza as teorias probabilísticas para explicar a frequência da ocorrência de eventos, tanto em estudos observacionais quanto em experimentos para modelar a aleatoriedade e a incerteza de forma a estimar ou possibilitar a previsão de fenômenos futuros, conforme o caso.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Estatística · Veja mais »
Grafo bipartido
No campo da matemática da teoria dos grafos, um grafo bipartido ou bigrafo é um grafo cujos vértices podem ser divididos em dois conjuntos disjuntos U e V tais que toda aresta conecta um vértice em U a um vértice em V; ou seja, U e V são conjuntos independentes.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Grafo bipartido · Veja mais »
Grafos acíclicos dirigidos
Em matemática, um grafo acíclico dirigido, (em inglês: directed acyclic graph, ou simplesmente um dag ou DAG), é um grafo dirigido sem ciclo; isto é, para qualquer vértice v, não há nenhuma ligação dirigida começando e acabando em v. Estes grafos aparecem em modelos onde não faz sentido que um vértice tenha uma ligação com si próprio.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Grafos acíclicos dirigidos · Veja mais »
Independência condicional
Em teoria das probabilidades, dois eventos R e B são condicionalmente independentes se, dado um terceiro evento Y, a ocorrência ou não-ocorrência de R e a ocorrência ou não-ocorrência de B são eventos independentes em sua distribuição de probabilidade condicional dado Y. Em outras palavras, R e B são condicionalmente independentes dado Y se, e somente se, sabendo que Y ocorre, saber se R ocorre não fornece nenhuma informação sobre a probabilidade de B ocorrer, e saber se B ocorre não fornece nenhuma informação sobre a probabilidade de R ocorrer.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Independência condicional · Veja mais »
Inferência
Em Lógica, inferência ou ilação é operação intelectual mediante a qual se afirma a verdade de uma proposição em decorrência de sua ligação com outras proposições já reconhecidas como verdadeiras.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Inferência · Veja mais »
Modelo estatístico
Modelo estatístico é um conjunto de hipóteses sobre a geração de dados observados e dados semelhantes de diferentes fatores.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Modelo estatístico · Veja mais »
Modelo oculto de Markov
Um modelo oculto de Markov (ou modelo escondido de Markov) é um modelo estatístico em que o sistema modelado é assumido como um processo de Markov com parâmetros desconhecidos, e o desafio é determinar os parâmetros ocultos a partir dos parâmetros observáveis.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Modelo oculto de Markov · Veja mais »
PLOS Computational Biology
PLOS Computational Biology (anteriormente, PLoS) é uma revista de conteúdo aberto (livre) publicada pela organização sem fins lucrativos Public Library of Science (PLOS) em associação com a International Society for Computational Biology (ISCB) - em português, "Sociedade Internacional de Biologia Computacional".
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e PLOS Computational Biology · Veja mais »
Probabilidade
A palavra probabilidade deriva do Latim probare (provar ou testar).
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Probabilidade · Veja mais »
Reconhecimento de fala
Reconhecimento de fala é uma área interdisciplinar originária da linguística computacional cujo objetivo é desenvolver métodos e tecnologias que permitam o reconhecimento e a transcrição de linguagem falada de maneira automática.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Reconhecimento de fala · Veja mais »
Rede bayesiana
As redes bayesianas são grafos que representam relações de probabilidade condicional, ou seja, como que a ocorrência de certas variáveis depende do estado de outra.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Rede bayesiana · Veja mais »
Rede de transcrição
Este artigo é sobre redes de transcrição genética, do inglês.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Rede de transcrição · Veja mais »
Rede neural artificial
Diagrama simplificado de uma rede neural. Em ciência da computação e campos relacionados, (RNAs) são modelos computacionais inspirados pelo sistema nervoso central de um animal (em particular o cérebro) que são capazes de realizar o aprendizado de máquina bem como o reconhecimento de padrões.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Rede neural artificial · Veja mais »
Teoria das probabilidades
A teoria das probabilidades é o estudo matemático das probabilidades.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Teoria das probabilidades · Veja mais »
Teoria dos grafos
Grafo com quatro vértices e 6 arestas. É um grafo completo, conexo e planar. A teoria dos grafos ou de grafos é um ramo da matemática que estuda as relações entre os objetos de um determinado conjunto.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Teoria dos grafos · Veja mais »
Variável aleatória
Uma variável aleatória é uma variável quantitativa, cujo resultado (valor) depende de fatores aleatórios.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Variável aleatória · Veja mais »
Visão computacional
Visão computacional é a ciência e tecnologia das máquinas que enxergam.
Novo!!: Modelos probabilísticos gráficos e Visão computacional · Veja mais »
