概率图模型中文图书
《概率图模型学习理论及其应用》是赵悦教授在概率图模型(PGM, Probabilistic Graphical Models)领域的力作,由清华大学出版社出版。这本书共157页,旨在为读者提供一个平易近人的入口,去理解这个复杂的统计学与计算机科学交叉领域的知识。 概率图模型是用于表示和推理复杂概率分布的工具,它将随机变量通过图形结构进行建模,使得我们可以直观地理解和处理不确定性的数据。这种模型广泛应用于机器学习、人工智能、生物信息学、自然语言处理等多个领域。 在书中,赵悦教授首先介绍了概率图模型的基本概念,包括离散和连续随机变量、联合概率分布、条件概率分布等。接着,他详细讲解了两种主要的概率图模型类型:贝叶斯网络(Bayesian Networks)和马尔科夫随机场(Markov Random Fields)。贝叶斯网络以有向图的形式表示变量间的依赖关系,强调因果推断;而马尔科夫随机场则以无向图表示变量间的相互影响,适合描述局部结构。 在讨论了基本模型之后,书中深入探讨了概率图模型的推断和学习问题。推断主要包括精确推断和近似推断,如变量消元法、信念传播算法(Belief Propagation)等。学习问题则涉及到结构学习和参数学习,如何从数据中自动学习模型结构和参数是这一部分的重点。 此外,赵悦教授还可能涉及了其他高级主题,比如动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks)用于处理时间序列数据,潜变量模型(Latent Variable Models)用于处理不可观测的随机变量,以及条件随机场(Conditional Random Fields)在序列标注任务中的应用等。 本书作为一本中文教材,对于国内读者来说,无疑降低了学习PGM的门槛。它以清晰的语言和实例解析理论,使初学者能够更容易地理解和掌握概率图模型的精髓。同时,书中可能包含了一些实际案例和编程练习,以帮助读者将理论知识应用到实际问题中。 《概率图模型学习理论及其应用》是一本全面而实用的教材,无论是对初次接触概率图模型的学者,还是对已有一定基础的科研人员,都能从中受益匪浅。通过阅读这本书,读者不仅可以了解概率图模型的基本原理,还能学会如何在实际项目中有效地运用这些模型。
- 1
- ujsqbj2017-11-20这个是pdf图片版,清晰但不能拷贝文字。对阅读好,写笔记不能拷贝文字,建议写笔记时截屏为图像或者OCR。谢谢上传者。
- 粉丝: 0
- 资源: 9
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- (源码)基于Django和OpenCV的智能车视频处理系统.zip
- (源码)基于ESP8266的WebDAV服务器与3D打印机管理系统.zip
- (源码)基于Nio实现的Mycat 2.0数据库代理系统.zip
- (源码)基于Java的高校学生就业管理系统.zip
- (源码)基于Spring Boot框架的博客系统.zip
- (源码)基于Spring Boot框架的博客管理系统.zip
- (源码)基于ESP8266和Blynk的IR设备控制系统.zip
- (源码)基于Java和JSP的校园论坛系统.zip
- (源码)基于ROS Kinetic框架的AGV激光雷达导航与SLAM系统.zip
- (源码)基于PythonDjango框架的资产管理系统.zip