Название: Вероятностное программирование. Учебное пособие для вузов. 2-е издание [2021]
Автор: Колбин В.В.
Издательство: Лань
Год: 2021
Страниц: 392
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 15.0 MB

Модели и методы математического программирования в условиях дефицита информации используются в технике, экономике, биологии, военном деле и других областях человеческой деятельности. Они адекватнее других современных формальных методов приспособлены к анализу сложных систем, к подготовке и выбору оптимальных и компромиссных решений. Представлены одноэтапные, двухэтапные и многоэтапные модели с вероятностными условиями и функционалами, многокритериальные и игровые постановки задач. Приведены методы оптимизации соответствующих эквивалентов исходных моделей. Исследованы проблемы устойчивости решений и целевых функционалов. Работа содержит большое число прикладных задач в условиях дефицита информации. Предназначено для студентов направлений подготовки «Прикладная информатика», «Прикладная математика», «Прикладная математика и информатика», «Менеджмент» и других направлений.

Название: Байесовский анализ на Python
Автор: Освальдо Мартин
Год выпуска: 2019
Издательство: ДМК-Пресс
Жанр: программирование, искусственный интеллект
Язык: Русский
Качество: Отличное
Страниц: 340
Формат: PDF
Размер файла: 19,1 Mb

Вероятностное программирование – это программная среда, которая позволяет создавать гибкие байесовские статистические модели в программном коде. После создания такой модели для обработки в ней данных могут быть использованы мощные алгоритмы логического вывода, работающие независимо. Такое сочетание гибкого определения модели и механизма автоматического логического вывода предоставляет исследователю мощный инструмент для быстрого создания, анализа и постепенного усовершенствования новых статистических моделей.