概率图模型原理与应用(第2版)--聚文网

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编辑推荐

"《概率图模型原理与应用：第2版》反映了PGM的理论基础与进展。取材精炼，层次分明，是一-本很好的关于PGM的专业书籍。同时结合了大量的案例分析与代码算例,使得初学者能快速掌握前沿的PGM理论。本书的翻译与出版能进一步推进国内人工智能算法领域的研究与应用。本书对想了解PGM理论的研究者、开发者、决策者和使用者来讲，都是一部很好的参考书。 "

内容简介

本书分为4部分：第Ⅰ部分给出PGM的总体介绍和动机，并回顾概率论和图论的必要背景知识；第Ⅱ部分描述不考虑决策或效用的模型：贝叶斯分类器、隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、贝叶斯网络、动态和时态贝叶斯网络；第Ⅲ部分首先简要介绍决策理论，然后描述支持决策的模型，包括决策树、影响图、马尔可夫决策过程和部分可观察马尔可夫决策过程；第Ⅳ部分对标准PGM进行了扩展，包括关系概率图模型和因果图模型(因果推理和因果发现)，还对深度学习及其与PGM的关系进行介绍。

作者简介

Luis Enrique Sucar博士是墨西哥普埃布拉国家天体物理、光学和电子学研究所(INAOE)的高级研究科学家。Luis于2016年荣获墨西哥国家科学奖。

第I部分基本原理
第1章导论
1.1不确定性
1.2简要回顾
1.3基本概率模型
1.4概率图模型
1.5表示、推理与学习
1.6应用
1.7本书概述
1.8补充阅读
第2章概率论
2.1引言
2.2基本规则
2.3随机变量
2.4信息论
2.5补充阅读
2.6练习
第3章图论
……

概率图模型原理与应用(第2版)

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