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贝叶斯推理与机器学习 人工智能、机器学习、深度学习、AI、Chatgpt领域重磅教程 图书 pdf下载
isbn:9787111732969
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内容简介
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作 者:(英)大卫·巴伯 著 徐增林 译
定 价:199
出 版 社:机械工业出版社
出版日期:2023年10月01日
页 数:612
装 帧:平装
ISBN:9787111732969
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。
●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
……
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
……
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。
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