贝叶斯算法与机器学习--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

编辑推荐

本书将抽象的理论解释得通俗易懂，从非相关行业、零基础的人群视角，呈现了贝叶斯算法的技术构图。 ——深圳市壹倍科技有限公司CTO 黄岚与其他的算法类书籍略显不同，本书不仅从专业的角度给出了推理解释，还结合贴近生活的例子进行举例，使读者能够较容易地理解相关的技术。 ——广州一文智能科技有限公司总经理陈一辉本书逻辑缜密，案例讲解清晰，内容循序渐进，内容简练但重点突出。 ——上海嘉胥信息技术有限公司CEO 张龙亮本书知识涵盖面广，能够帮助读者快速入门，尤其是对于不确定性问题的诠释很精彩。在AI类项目中，我们很多时候都会面临各种不确定性问题，该书能够引导我们正确地看待这些不确定性问题，有助于我们创造出更符合自己期望的东西。 ——重庆酷贝科技发展有限公司项目经理唐泽辉

内容简介

本书从贝叶斯理论的基本原理讲起，逐步深入算法、机器学习、深度学习，并配合项目案例，重点介绍了基于贝叶斯理论的算法原理，及其在机器学习中的应用。
本书分为10章，涵盖了贝叶斯概率、概率估计、贝叶斯分类、随机场、参数估计、机器学习、深度学习、贝叶斯网络、动态贝叶斯网络、贝叶斯深度学习等。本书涉及的应用领域包含机器学习、图像处理、语音识别、语义分析等。本书整体由易到难，逐步深入，内容以算法原理讲解和应用解析为主，每节内容辅以案例进行综合讲解。
本书内容通俗易懂，案例贴合实际，实用性强，适合有一定算法基础的读者进阶阅读，也适合其他人作为爱好阅读。

作者简介

刘冰 ---------------------------- 刘冰，毕业于重庆邮电大学。深圳市壹倍科技有限公司图像算法工程师&算法研发组组长，主要从事精密类视觉系统、深度学习应用、商业数据分析、专家系统设计等相关的研究与工作。

第1章贝叶斯思想简介
1.1贝叶斯思想的核心
1.2概率论的两大学派
第2章贝叶斯概率
2.1先验概率
2.1.1先验概率的定义
2.1.2信息先验
2.1.3不知情的先验
2.2条件概率
2.2.1条件概率的定义
2.2.2事件的互斥性
2.2.3事件的独立统计性
2.3后验概率
2.3.1后验概率的定义
第3章概率估计
3.1什么是估计
3.2概率密度函数
3.2.1概率密度函数的定义
……

贝叶斯算法与机器学习

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