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Kevin P Murphy & Franc... 著

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出版社： Mit Press

ISBN：9780262018029

商品编码：1092770876

包装：精装

外文名称：The Machine Learning- ...

出版时间：2012-08-24

页数：1104

正文语种：英语

图书基本信息

机器学习 The Machine Learning: A Probabilistic Perspective
作者： Kevin P. Murphy;Francis Bach;
ISBN13： 9780262018029
类型： 精装(精装书)
语种： 英语（English）
出版日期： 2012-08-24
出版社： Mit Press
页数： 1104
重量（克）： 1950
尺寸： 203 x 35 x 229 mm

商品简介

A comprehensive introduction to machine learning that uses probabilistic models and inference as a unifying approach.

Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, based on a unified, probabilistic approach.

The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package--PMTK (probabilistic modeling toolkit)--that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students.

好的，这里是一份针对一本名为《概率统计学导论：面向数据科学的理论与应用》的图书的详细简介，该书与您提到的机器学习书籍内容无关： --- 《概率统计学导论：面向数据科学的理论与应用》 前言：数据时代的基石 在当今这个数据驱动的世界中，无论是人工智能的复杂算法，还是商业决策的精细分析，其背后都离不开坚实的概率论与数理统计基础。本书旨在为渴望深入理解数据科学、量化风险管理以及科学实验方法论的读者提供一本全面、深入且实用的指南。《概率统计学导论：面向数据科学的理论与应用》不仅仅是一本教科书，更是一座连接抽象数学概念与实际数据应用场景的桥梁。我们致力于构建清晰的逻辑框架，引导读者从最基本的随机事件概念出发，逐步攀登至高阶的统计推断理论。 第一部分：概率论基础——随机世界的量化描述 本书的开篇聚焦于概率论的核心概念，为后续的统计推断奠定坚实的理论基础。我们首先阐述了随机现象的数学描述，详细介绍了样本空间、事件、概率的公理化定义，以及条件概率与独立性的深刻内涵。 随机变量与概率分布： 这一部分是全书的重中之重。我们不仅详尽讨论了离散型和连续型随机变量的特性，还投入大量篇幅剖析了关键的概率分布。从基础的伯努利、二项、泊松分布，到连续型的均匀分布、指数分布，直至统计学中应用最为广泛的正态分布（高斯分布）。我们深入探究了这些分布在实际问题中的适用场景，例如，如何用泊松过程描述事件发生频率，或如何利用正态分布的普适性进行初步建模。 多维随机变量与联合分布： 现实世界的问题往往涉及多个变量之间的相互作用。本章详细解析了联合概率分布、边缘分布以及随机变量之间的相互依赖关系，特别是协方差和相关系数的计算与意义。此外，我们对随机变量的函数（如期望的线性性质）和极限定理进行了严谨的论证。 中心极限定理与大数定律： 这是连接理论与实践的黄金法则。我们通过直观的案例和严谨的证明，阐释了中心极限定理（CLT）为何是统计推断的理论支柱。理解CLT，是理解置信区间和假设检验的先决条件。 第二部分：数理统计——从样本到总体的推断 在掌握了概率论的工具箱后，本书的第二部分转向数理统计的核心——如何从有限的样本数据中，对未知的总体参数做出可靠的推断。 描述性统计与数据探索： 在正式推断之前，我们强调了数据可视化的重要性。本章介绍了描述性统计量（均值、方差、中位数、分位数）的计算方法，并引入了箱线图、直方图等工具，帮助读者在建模前对数据结构有一个直观的认识。 统计推断的两大支柱： 1. 估计理论： 我们系统地介绍了点估计（如矩估计法MLE和最大似然估计法MOM）的原理与性质（无偏性、有效性、一致性）。更重要的是，本书详细讲解了区间估计，即如何构建和解释置信区间，精确量化我们估计的不确定性。 2. 假设检验： 这是数据分析中最常用的工具之一。我们从零假设和备择假设的设定开始，详细阐述了检验统计量（如Z统计量、t统计量、F统计量）的构建，以及P值的正确解读。本书涵盖了单样本和双样本检验、方差比率检验等经典范式。 第三部分：经典统计模型与应用 本部分将理论应用于最常见和最强大的统计模型中，是数据科学应用层面的基石。 方差分析（ANOVA）： 详细讲解了单因素和双因素方差分析的原理，展示了如何利用F检验来比较多个独立样本的均值是否存在显著差异，这对于实验设计和A/B测试至关重要。 线性回归模型： 我们深入剖析了一元和多元线性回归模型。重点放在最小二乘法的推导、模型假设（如残差的正态性、同方差性）的检验，以及如何解读回归系数、进行模型诊断和预测。特别地，本书强调了多重共线性和异常值对模型稳健性的影响。 广义线性模型（GLM）简介： 鉴于现实中许多因变量并非服从正态分布（如二元结果、计数数据），本书引入了广义线性模型。我们详细探讨了逻辑斯谛回归（用于分类问题）和泊松回归（用于计数数据）的数学框架，以及它们如何通过链接函数将线性预测器与非正态分布的响应变量联系起来。 非参数统计基础： 在数据分布形态未知或样本量较小时，非参数方法提供了重要的补充。本章介绍了符号检验、秩和检验等常用方法，强调了它们在特定场景下的实用价值。 结论：严谨性与洞察力并重 《概率统计学导论：面向数据科学的理论与应用》的独特之处在于其平衡的视角——既不牺牲数学上的严谨性，又始终聚焦于如何用这些工具解决实际问题。每一章节都配有丰富的例题和贴近实际的案例分析，帮助读者将抽象的定理转化为具体的决策依据。本书的目标是培养读者一种“统计思维”：在面对不确定性时，能够系统地量化风险、验证假设，并最终从海量数据中提炼出可靠的洞察。无论您是计算机科学专业的学生、金融分析师，还是科研工作者，本书都将是您通往数据驱动决策之路上的必备指南。 ---

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的排版和图示部分处理得相当出色，这在厚重的技术书籍中是难能可贵的体验。那些复杂的概率图模型（PGM）的插图，不再是生硬的框线图，而是巧妙地融入了信息流动的动态感，让人一下子就能把握住变量之间的依赖关系。我花了整整一个下午，对着其中关于高斯过程回归（GPR）那一章的推导过程反复揣摩。作者没有回避那些略显繁琐的矩阵代数，但高明之处在于，每一步运算之后都会紧跟着一句精炼的语言解释，说明这个步骤在直觉上意味着什么，比如“这代表了我们对先验知识的平滑处理”。这种理论与直觉的完美结合，极大地降低了阅读的门槛，让原本可能让人望而却步的数理推导变得生动起来。对我来说，它更像是一份精心绘制的藏宝图，指引我穿越统计学的迷雾，直达机器学习的宝库核心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度着实让人惊叹，尤其是在阐述概率论在机器学习中的核心地位时，作者的笔触细腻而有力。我发现自己花了大量时间在那些关于贝叶斯推断和马尔可夫链的章节上，不仅仅是因为它们理论基础扎实，更因为作者的讲解方式，总能将抽象的概念通过清晰的数学框架和恰到好处的例子串联起来。这种循序渐进、层层递进的叙述结构，使得即便是对于初学者来说，也能逐步建立起对复杂模型的直观理解。我特别欣赏书中对模型选择和正则化方法的讨论，它不仅仅停留在公式的堆砌，而是深入剖析了这些技术背后的哲学思想——如何在偏差与方差之间寻求最佳平衡。每一次阅读，都像是在进行一次深入的思维体操，不仅巩固了已有的知识，更激发了对更多前沿研究方向的探索欲望。这本书无疑是为那些真正想弄明白“为什么”而不是仅仅停留在“怎么做”的实践者和理论研究者准备的“圣经”级别读物，它迫使你停下来，重新审视你对数据背后随机性的理解。

评分☆☆☆☆☆

我尝试过好几本入门级的机器学习教材，它们大多侧重于算法的实现和库的使用，但一旦涉及到更深层次的理论瓶颈，往往就戛然而止。而这本著作，简直是为那些渴望突破“API使用者”身份，真正想成为“理论构建者”的人量身定做的。它的内容深度完全可以支撑起研究生级别的课程要求。比如，对于潜在狄利克雷分配（LDA）的讨论，它没有简单地介绍其用途，而是详细对比了吉布斯采样和变分推断在收敛速度和计算复杂度上的权衡，这种对比分析极具启发性。读完后，我发现自己对文本分析任务的理解不再停留在标签层面，而是深入到了生成过程的随机性本身。这本书的价值在于，它提供了一套成熟的、可迁移的思维工具箱，让你在面对任何新的概率模型时，都能迅速掌握其核心机制。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验更像是和一位极富耐心的智者进行一对一的学术对话。它从不急于给出结论，而是引导读者自己去构建逻辑链条。我记得在看到关于信息论与机器学习交叉点的章节时，那种豁然开朗的感觉至今难忘。作者巧妙地将香农熵的概念引入到决策树的构建过程中，让“信息增益”不再是一个需要死记硬背的指标，而是成为了一个清晰可感的信息压缩过程。这种将不同学科知识融会贯通的能力，是这本书最难能可贵之处。它不是一本孤立的机器学习书籍，而是一部关于现代数据科学思维范式的教科书，它建立了一个坚实的、以概率为基石的认知框架，让后续学习任何新的、看似无关的技术分支时，都能找到清晰的对照点和底层逻辑支撑。</blockquote>

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常沉稳、学术，带有一种老派数学家的严谨感，但这绝不意味着枯燥。它更像是一部详尽的、经过时间考验的文献综述，将过去几十年间概率论对人工智能领域影响的关键节点都一一标记出来。我尤其喜欢它对“不确定性量化”这一核心主题的执着。在当前很多流行的“黑箱”模型大行其道的时代，这本书坚守住了对模型可解释性和鲁棒性的强调。它教会我的不是如何快速得到一个高分的模型，而是如何优雅地、有理有据地去评估你的预测结果究竟有多可靠。这种对根本问题的深究，让我在实际项目中面对异常数据或模型泛化能力不足时，总能迅速回溯到更底层的概率假设上去寻找答案，而不是盲目地调整超参数。

评分☆☆☆☆☆

原版书啊。好好阅读。增强知识。专业书籍。额额。

评分☆☆☆☆☆

经典书籍，很棒！送货快！

评分☆☆☆☆☆

谢谢书店老板，也谢谢京东，还要谢谢快递员。

评分☆☆☆☆☆

内容非常详实，关于贝叶斯理论介绍的非常透彻。

评分☆☆☆☆☆

精装版，很厚重，内容相当精彩。正仔细研读中

评分☆☆☆☆☆

精装版，很厚重，内容相当精彩。正仔细研读中

评分☆☆☆☆☆

很不错，印刷质量都是一流

评分☆☆☆☆☆

内容非常详实，关于贝叶斯理论介绍的非常透彻。

评分☆☆☆☆☆

书好贵啊，知识啊