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118千字 字数
2017-12-01 发行日期
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主编推荐语

概率图模型应用前景广阔，掌握PGM、贝叶斯模型及选择算法。

内容简介

概率图模型结合了概率论与图论的知识，在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有着广阔的应用前景。本书讲解了如何掌握概率图模型PGM，如何理解计算机通过贝叶斯模型来解决现实世界的问题，如何选择合适的R包、合适的算法来准备数据并建立模型。

目录

  • 版权信息
  • 版权声明
  • 内容提要
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  • 译者简介
  • 审稿者简介
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  • 主要内容
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  • 版权
  • 疑问
  • 第1章 概率推理
  • 1.1 机器学习
  • 1.2 使用概率表示不确定性
  • 1.2.1 信念和不确定性的概率表示
  • 1.2.2 条件概率
  • 1.2.3 概率计算和随机变量
  • 1.2.4 联合概率分布
  • 1.2.5 贝叶斯规则
  • 1.3 概率图模型
  • 1.3.1 概率模型
  • 1.3.2 图和条件独立
  • 1.3.3 分解分布
  • 1.3.4 有向模型
  • 1.3.5 无向模型
  • 1.3.6 示例和应用
  • 1.4 小结
  • 第2章 精确推断
  • 2.1 构建图模型
  • 2.1.1 随机变量的类型
  • 2.1.2 构建图
  • 2.2 变量消解
  • 2.3 和积与信念更新
  • 2.4 联结树算法
  • 2.5 概率图模型示例
  • 2.5.1 洒水器例子
  • 2.5.2 医疗专家系统
  • 2.5.3 多于两层的模型
  • 2.5.4 树结构
  • 2.6 小结
  • 第3章 学习参数
  • 3.1 引言
  • 3.2 通过推断学习
  • 3.3 最大似然法
  • 3.3.1 经验分布和模型分布是如何关联的？
  • 3.3.2 最大似然法和R语言实现
  • 3.3.3 应用
  • 3.4 学习隐含变量——期望最大化算法
  • 3.4.1 隐变量
  • 3.5 期望最大化的算法原理
  • 3.5.1 期望最大化算法推导
  • 3.5.2 对图模型使用期望最大化算法
  • 3.6 小结
  • 第4章 贝叶斯建模——基础模型
  • 4.1 朴素贝叶斯模型
  • 4.1.1 表示
  • 4.1.2 学习朴素贝叶斯模型
  • 4.1.3 完全贝叶斯的朴素贝叶斯模型
  • 4.2 Beta二项式分布
  • 4.2.1 先验分布
  • 4.2.2 带有共轭属性的后验分布
  • 4.2.3 如何选取Beta参数的值
  • 4.3 高斯混合模型
  • 4.3.1 定义
  • 4.4 小结
  • 第5章 近似推断
  • 5.1 从分布中采样
  • 5.2 基本采样算法
  • 5.2.1 标准分布
  • 5.3 拒绝性采样
  • 5.3.1 R语言实现
  • 5.4 重要性采样
  • 5.4.1 R语言实现
  • 5.5 马尔科夫链蒙特卡洛算法
  • 5.5.1 主要思想
  • 5.5.2 Metropolis-Hastings算法
  • 5.6 概率图模型MCMC算法R语言实现
  • 5.6.1 安装Stan和RStan
  • 5.6.2 RStan的简单例子
  • 5.7 小结
  • 第6章 贝叶斯建模——线性模型
  • 6.1 线性回归
  • 6.1.1 估计参数
  • 6.2 贝叶斯线性模型
  • 6.2.1 模型过拟合
  • 6.2.2 线性模型的图模型
  • 6.2.3 后验分布
  • 6.2.4 R语言实现
  • 6.2.5 一种稳定的实现
  • 6.2.6 更多R语言程序包
  • 6.3 小结
  • 第7章 概率混合模型
  • 7.1 混合模型
  • 7.2 混合模型的期望最大化
  • 7.3 伯努利混合
  • 7.4 专家混合
  • 7.5 隐狄利克雷分布
  • 7.5.1 LDA模型
  • 7.5.2 变分推断
  • 7.5.3 示例
  • 7.6 小结
  • 附录
  • 参考文献
  • 有关贝叶斯历史的书籍
  • 有关机器学习的书籍
  • 文章
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。