Sensitivity Analysis of Probabilistic Graphical Models, Fachbücher von Hei Chan

Das Buch "Sensitivity Analysis of Probabilistic Graphical Models" bietet eine umfassende Untersuchung der Sensitivitätsanalyse in probabilistischen grafischen Modellen, insbesondere in Bayesianischen Netzwerken. Diese Modelle sind in der Lage, probabilistische Kenntnisse auf natürliche Weise zu modellieren und ermöglichen die Anwendung effizienter Inferenzalgorithmen zur Ableitung von Schlussfolgerungen. Die Sensitivitätsanalyse untersucht die Beziehungen zwischen den Eingaben, wie lokale Überzeugungen und Netzwerkparameter, und den Ausgaben, wie globale Überzeugungen und Werte probabilistischer Abfragen. Das Werk behandelt zentrale Forschungsfragen, die sich mit der Veränderung von Überzeugungen bei der Integration neuer Informationen in bestehende Modelle befassen. Es bietet zahlreiche theoretische Ergebnisse, die für die Modellierung und Inferenz von Bayesianischen Netzwerken von Bedeutung sind und als wertvolles Werkzeug für Forscher, Entwickler und Anwender in der probabilistischen Datenmodellierung und -beurteilung dienen.