《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(cas...
这本书涵盖了PGM的每个主要类的基础知识,包括表示、推理和学习原理,并回顾了每种类型的模型的实际应用。这些应用来自广泛的学科,突出了贝叶斯分类器、隐藏马尔可夫模型、贝叶斯网络、动态和时间贝叶斯网络、马尔可夫随机场、影响图和马尔可夫决策过程的许多使用。 概率图模型(PGMs)及其在不确定性下进行智能推理的应用出现于...
资源简介 《概率图模型:原理与技术》中文版PDF英文版PDF.zip 代码片段和文件信息 属性 大小 日期 时间 名称--- --- --- --- --- 文件9539694 2018-12-22 22:06 Probabilistic-graphical-models-principles-and-techniques.pdf 上一篇:谁说菜鸟不会数据分析工具篇案例数据 下一篇:数值传热学 挑错 打印 ...
因子(Factors) 因子是随机变量的函数。 因子是处理概率分布的的基本手段。 因子是高维空间中用以定义概率分布的基本单元。 因子能够相乘(图5)、边缘化(图6)以及缩减(图7)。 图5 图6 图7 前面提到的学生模型,其条件概率分布能够画在一张图里面,如图8. 每一个节点代表一个因子,当中有些CPD已经蜕化成非条件概...
概率图模型:原理与技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 具体描述 产品特色 内容简介 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。《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...