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概率图模型原理与应用(第2版)
所属分类:
数理化学科
>>
数理化学科
>>
数学
作者:
(
墨
)路易斯·恩里克·苏卡尔|责编:王军|译者:郭涛
出版社:
清华大学
本书对上一版做了全面 更新,从工程角度讲述PGM (概率图模型),通俗易懂 ,讲解深刻。本书纳入部分 可观察马尔可夫决策过程、 图模型、深度学习等新章节 ,附有大量精选的练习题。 本书涵盖PGM每个主要 分类的基础知识(表征、推 理和学习原理等),列出每 类模型在多个学科的实际应 用,浓墨重彩地描述贝叶斯 分类器、隐马尔可夫模型、 贝叶斯网络、动态贝叶斯网 络、时态贝叶斯网络、马尔 可夫随机场、影响图和马尔 可夫决策过程的许多用途。 主要内容: 提出统一框架,涵盖所 有PGM主要分类; 探讨每项技术的表达、 推理与学习的基础知识: 涵盖部分可观察马尔可 夫决策过程和图模型: 纳入介绍深度神经网络 及其与PGM关系的新章节: 涵盖多维贝叶斯分类器 、关系图模型及因果模型: 提供大量章末练习、补 充阅读以及研究或编程参考 文献: 描述分类器,如高斯朴 素贝叶斯分类器、循环链分 类器及层次分类器: 简述不同技术的实际应 用: 给出教学大纲建议。 本书在课堂教学中日臻 完善,可作为计算机科学、 工程学、物理学等专业的本 科和研究生PGM教材。对于 将PGM应用于研究领域或对 PGM基础知识感兴趣的专业 人士而言,可将本书用作参 考书。
人民幣:
RMB 128.00
元 售价:
NT$ 512.00
元
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