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『簡體書』概率图模型:原理与技术

書城自編碼: 2554867
分類: 簡體書→大陸圖書→自然科學數學
作者: 科勒 (Daphne Koller),弗里德曼 (Nir F
國際書號(ISBN): 9787302371342
出版社: 清华大学出版社
出版日期: 2015-03-01
版次: 1 印次: 1
頁數/字數: 1208/1621000
書度/開本: 16开 釘裝: 精装

售價:NT$ 1643

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編輯推薦:
科勒、弗里德曼编著的《概率图模型原理与技术》针对“图模型”中的关键四个问题:表示、推断、学习和决策,对每个问题分别进行了详细的描述:从问题的提出到解决这些问题的已有方法,这为研究者了解“图模型”方法提供了方便。可作为高等学校和科研单位从事人工智能、机器学习、模式识别、信号处理等方向的学生、教师和研究人员的教材和参考书。
內容簡介:
概率图模型将概率论与图论相结合,是当前非常热门的一个机器学习研究方向。科勒、弗里德曼编著的《概率图模型原理与技术》详细论述了有向图模型(又称贝叶斯网)和无向图模型(又称马尔可夫网)的表示、推理和学习问题,全面总结了人工智能这一前沿研究领域的最新进展。为了便于读者理解,书中包含了大量的定义、定理、证明、算法及其伪代码,穿插了大量的辅助材料,如示例(examples)、技巧专栏(skill
boxes)、实例专栏(case study boxes)、概念专栏(concept
boxes)等。另外,在第2章介绍了概率论和图论的核心知识,在附录中介绍了信息论、算法复杂性、组合优化等补充材料,为学习和运用概率图模型提供了完备的基础。
本书可作为高等学校和科研单位从事人工智能、机器学习、模式识别、信号处理等方向的学生、教师和研究人员的教材和参考书。
目錄
致谢
插图目录
算法目录
专栏目录
第1章 引言
第2章 基础知识
第Ⅰ部分 表示
第3章 贝叶斯网表示
第4章 无向图模型
第5章 局部概率模型
第6章 基于模板的表示
第7章 高斯网络模型
第8章 指数族
第Ⅱ部分 推理
第9章 精确推理:变量消除
第10章 精确推理:团树
第11章 作为优化的推理
第12章 基于粒子的近似推理
第13章 最大后验概率推理
第14章 混合网络中的推理
第15章 时序模型中的推理
第Ⅲ部分 学习
第16章 图模型学习:概述
第17章 参数估计
第18章 贝叶斯网中的结构学习
第19章 部分观测数据
第20章 学习无向模型
第Ⅳ部分 行为与决策
第21章 因果关系
第22章 效用和决策
第23章 结构化决策问题
第24章 结束语
附录A 背景材料
参考文献
符号索引
主题索引

 

 

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