贝叶斯推理与机器学习

字数: 974000
装帧: 平装
出版社: 机械工业出版社
作者: (英)大卫·巴伯
出版日期: 2023-10-01
商品条码: 9787111732969
版次: 1
开本: 16开
页数: 612
出版年份: 2023

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本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习，涉及基本概念、理论推导和直观解释，涵盖各种实用的机器学习算法，包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。本书在介绍方法的同时，强调概率层面的理论支持，可帮助读者加强对机器学习本质的认识，尤其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。

内容简介

本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习，涉及基本概念、理论推导和直观解释，涵盖各种实用的机器学习算法，包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。本书在介绍方法的同时，强调概率层面的理论支持，可帮助读者加强对机器学习本质的认识，尤其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。本书首先介绍概率论和图的基础概念，然后以图模型为切入点，用一种统一的框架讲解从基本推断到高阶算法的知识。本书不仅配有BRML工具箱，而且提供大量MATLAB代码实例，将概率模型与编程实践相结合，从而帮助读者更好地理解模型方法。

译者序
前言
符号表
BRML工具箱
第一部分概率模型中的推断
第1章概率推理3
1.1概率知识复习3
1.1.1条件概率5
1.1.2概率表7
1.2概率推理8
1.3先验、似然与后验14
1.3.1两枚骰子：各自的分数是多少15
1.4总结18
1.5代码18
1.5.1基础概率代码18
……