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lise Getoor和Ben Taskar撰写的统计关系学习简介，本书探讨了统计关系学习，该领域解决了不确定性并利用大规模系统中的组成结构。它建立在概率理论和统计基础上，结合了逻辑，数据库和编程语言中的工具，以表示复杂的结构。本书提供了当前形式主义，模型和算法的概述，以有效地推理结构化的系统和数据。关键主题包括图形模型，概率关系模型和基于逻辑的形式主义。在整个过程中提供了许多应用程序，本书强调了共同点并阐明了拟议方法之间的差异，同时还确定了重要的代表性和算法问题。美国搜索IX，第586页。 ：26厘米“索引”：可醒着的Indeks可用来包括参考书目参考文献，由Lise Getoor编辑，由Lise Getoor编辑和Ben Taskar撰写，由MIT Press处理，由MET Press Holdenting继承了无情和利用组成结构的构成结构，是为了实现和索取的larg-scalscalscal-calscaled System。统计相对学习基于Ideaz的构建，从概率的理论和Statstics构建，以解决不属性，同时从logik，dabases和programe languajes到recretertent结构性结合了工具。本教科书深入研究了马尔可夫逻辑和随机逻辑程序，探索了高级主题，例如具有未知对象和关系依赖性网络的概率模型，以及在关系域和信息提取中的强化学习。通过涵盖不同的方法，该书阐明了这些方法之间的相似性和区别，同时还指出了重要的代表性和算法挑战。
统计关系学习简介
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