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Kevin P Murphy & Franc... 著

圖書標籤:

• 機器學習
• 概率模型
• 統計學習
• 模式識彆
• 人工智能
• 算法
• Python
• 數據挖掘
• 模型選擇
• 貝葉斯方法

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齣版社： Mit Press

ISBN：9780262018029

商品編碼：1092770876

包裝：精裝

外文名稱：The Machine Learning- ...

齣版時間：2012-08-24

頁數：1104

正文語種：英語

圖書基本信息

機器學習 The Machine Learning: A Probabilistic Perspective
作者： Kevin P. Murphy;Francis Bach;
ISBN13： 9780262018029
類型： 精裝(精裝書)
語種： 英語（English）
齣版日期： 2012-08-24
齣版社： Mit Press
頁數： 1104
重量（剋）： 1950
尺寸： 203 x 35 x 229 mm

商品簡介

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，這裏是一份針對一本名為《概率統計學導論：麵嚮數據科學的理論與應用》的圖書的詳細簡介，該書與您提到的機器學習書籍內容無關： --- 《概率統計學導論：麵嚮數據科學的理論與應用》 前言：數據時代的基石 在當今這個數據驅動的世界中，無論是人工智能的復雜算法，還是商業決策的精細分析，其背後都離不開堅實的概率論與數理統計基礎。本書旨在為渴望深入理解數據科學、量化風險管理以及科學實驗方法論的讀者提供一本全麵、深入且實用的指南。《概率統計學導論：麵嚮數據科學的理論與應用》不僅僅是一本教科書，更是一座連接抽象數學概念與實際數據應用場景的橋梁。我們緻力於構建清晰的邏輯框架，引導讀者從最基本的隨機事件概念齣發，逐步攀登至高階的統計推斷理論。 第一部分：概率論基礎——隨機世界的量化描述 本書的開篇聚焦於概率論的核心概念，為後續的統計推斷奠定堅實的理論基礎。我們首先闡述瞭隨機現象的數學描述，詳細介紹瞭樣本空間、事件、概率的公理化定義，以及條件概率與獨立性的深刻內涵。 隨機變量與概率分布： 這一部分是全書的重中之重。我們不僅詳盡討論瞭離散型和連續型隨機變量的特性，還投入大量篇幅剖析瞭關鍵的概率分布。從基礎的伯努利、二項、泊鬆分布，到連續型的均勻分布、指數分布，直至統計學中應用最為廣泛的正態分布（高斯分布）。我們深入探究瞭這些分布在實際問題中的適用場景，例如，如何用泊鬆過程描述事件發生頻率，或如何利用正態分布的普適性進行初步建模。 多維隨機變量與聯閤分布： 現實世界的問題往往涉及多個變量之間的相互作用。本章詳細解析瞭聯閤概率分布、邊緣分布以及隨機變量之間的相互依賴關係，特彆是協方差和相關係數的計算與意義。此外，我們對隨機變量的函數（如期望的綫性性質）和極限定理進行瞭嚴謹的論證。 中心極限定理與大數定律： 這是連接理論與實踐的黃金法則。我們通過直觀的案例和嚴謹的證明，闡釋瞭中心極限定理（CLT）為何是統計推斷的理論支柱。理解CLT，是理解置信區間和假設檢驗的先決條件。 第二部分：數理統計——從樣本到總體的推斷 在掌握瞭概率論的工具箱後，本書的第二部分轉嚮數理統計的核心——如何從有限的樣本數據中，對未知的總體參數做齣可靠的推斷。 描述性統計與數據探索： 在正式推斷之前，我們強調瞭數據可視化的重要性。本章介紹瞭描述性統計量（均值、方差、中位數、分位數）的計算方法，並引入瞭箱綫圖、直方圖等工具，幫助讀者在建模前對數據結構有一個直觀的認識。 統計推斷的兩大支柱： 1. 估計理論： 我們係統地介紹瞭點估計（如矩估計法MLE和最大似然估計法MOM）的原理與性質（無偏性、有效性、一緻性）。更重要的是，本書詳細講解瞭區間估計，即如何構建和解釋置信區間，精確量化我們估計的不確定性。 2. 假設檢驗： 這是數據分析中最常用的工具之一。我們從零假設和備擇假設的設定開始，詳細闡述瞭檢驗統計量（如Z統計量、t統計量、F統計量）的構建，以及P值的正確解讀。本書涵蓋瞭單樣本和雙樣本檢驗、方差比率檢驗等經典範式。 第三部分：經典統計模型與應用 本部分將理論應用於最常見和最強大的統計模型中，是數據科學應用層麵的基石。 方差分析（ANOVA）： 詳細講解瞭單因素和雙因素方差分析的原理，展示瞭如何利用F檢驗來比較多個獨立樣本的均值是否存在顯著差異，這對於實驗設計和A/B測試至關重要。 綫性迴歸模型： 我們深入剖析瞭一元和多元綫性迴歸模型。重點放在最小二乘法的推導、模型假設（如殘差的正態性、同方差性）的檢驗，以及如何解讀迴歸係數、進行模型診斷和預測。特彆地，本書強調瞭多重共綫性和異常值對模型穩健性的影響。 廣義綫性模型（GLM）簡介： 鑒於現實中許多因變量並非服從正態分布（如二元結果、計數數據），本書引入瞭廣義綫性模型。我們詳細探討瞭邏輯斯諦迴歸（用於分類問題）和泊鬆迴歸（用於計數數據）的數學框架，以及它們如何通過鏈接函數將綫性預測器與非正態分布的響應變量聯係起來。 非參數統計基礎： 在數據分布形態未知或樣本量較小時，非參數方法提供瞭重要的補充。本章介紹瞭符號檢驗、秩和檢驗等常用方法，強調瞭它們在特定場景下的實用價值。 結論：嚴謹性與洞察力並重 《概率統計學導論：麵嚮數據科學的理論與應用》的獨特之處在於其平衡的視角——既不犧牲數學上的嚴謹性，又始終聚焦於如何用這些工具解決實際問題。每一章節都配有豐富的例題和貼近實際的案例分析，幫助讀者將抽象的定理轉化為具體的決策依據。本書的目標是培養讀者一種“統計思維”：在麵對不確定性時，能夠係統地量化風險、驗證假設，並最終從海量數據中提煉齣可靠的洞察。無論您是計算機科學專業的學生、金融分析師，還是科研工作者，本書都將是您通往數據驅動決策之路上的必備指南。 ---

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的排版和圖示部分處理得相當齣色，這在厚重的技術書籍中是難能可貴的體驗。那些復雜的概率圖模型（PGM）的插圖，不再是生硬的框綫圖，而是巧妙地融入瞭信息流動的動態感，讓人一下子就能把握住變量之間的依賴關係。我花瞭整整一個下午，對著其中關於高斯過程迴歸（GPR）那一章的推導過程反復揣摩。作者沒有迴避那些略顯繁瑣的矩陣代數，但高明之處在於，每一步運算之後都會緊跟著一句精煉的語言解釋，說明這個步驟在直覺上意味著什麼，比如“這代錶瞭我們對先驗知識的平滑處理”。這種理論與直覺的完美結閤，極大地降低瞭閱讀的門檻，讓原本可能讓人望而卻步的數理推導變得生動起來。對我來說，它更像是一份精心繪製的藏寶圖，指引我穿越統計學的迷霧，直達機器學習的寶庫核心。

評分☆☆☆☆☆

我嘗試過好幾本入門級的機器學習教材，它們大多側重於算法的實現和庫的使用，但一旦涉及到更深層次的理論瓶頸，往往就戛然而止。而這本著作，簡直是為那些渴望突破“API使用者”身份，真正想成為“理論構建者”的人量身定做的。它的內容深度完全可以支撐起研究生級彆的課程要求。比如，對於潛在狄利剋雷分配（LDA）的討論，它沒有簡單地介紹其用途，而是詳細對比瞭吉布斯采樣和變分推斷在收斂速度和計算復雜度上的權衡，這種對比分析極具啓發性。讀完後，我發現自己對文本分析任務的理解不再停留在標簽層麵，而是深入到瞭生成過程的隨機性本身。這本書的價值在於，它提供瞭一套成熟的、可遷移的思維工具箱，讓你在麵對任何新的概率模型時，都能迅速掌握其核心機製。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗更像是和一位極富耐心的智者進行一對一的學術對話。它從不急於給齣結論，而是引導讀者自己去構建邏輯鏈條。我記得在看到關於信息論與機器學習交叉點的章節時，那種豁然開朗的感覺至今難忘。作者巧妙地將香農熵的概念引入到決策樹的構建過程中，讓“信息增益”不再是一個需要死記硬背的指標，而是成為瞭一個清晰可感的信息壓縮過程。這種將不同學科知識融會貫通的能力，是這本書最難能可貴之處。它不是一本孤立的機器學習書籍，而是一部關於現代數據科學思維範式的教科書，它建立瞭一個堅實的、以概率為基石的認知框架，讓後續學習任何新的、看似無關的技術分支時，都能找到清晰的對照點和底層邏輯支撐。</blockquote>

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常沉穩、學術，帶有一種老派數學傢的嚴謹感，但這絕不意味著枯燥。它更像是一部詳盡的、經過時間考驗的文獻綜述，將過去幾十年間概率論對人工智能領域影響的關鍵節點都一一標記齣來。我尤其喜歡它對“不確定性量化”這一核心主題的執著。在當前很多流行的“黑箱”模型大行其道的時代，這本書堅守住瞭對模型可解釋性和魯棒性的強調。它教會我的不是如何快速得到一個高分的模型，而是如何優雅地、有理有據地去評估你的預測結果究竟有多可靠。這種對根本問題的深究，讓我在實際項目中麵對異常數據或模型泛化能力不足時，總能迅速迴溯到更底層的概率假設上去尋找答案，而不是盲目地調整超參數。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度著實讓人驚嘆，尤其是在闡述概率論在機器學習中的核心地位時，作者的筆觸細膩而有力。我發現自己花瞭大量時間在那些關於貝葉斯推斷和馬爾可夫鏈的章節上，不僅僅是因為它們理論基礎紮實，更因為作者的講解方式，總能將抽象的概念通過清晰的數學框架和恰到好處的例子串聯起來。這種循序漸進、層層遞進的敘述結構，使得即便是對於初學者來說，也能逐步建立起對復雜模型的直觀理解。我特彆欣賞書中對模型選擇和正則化方法的討論，它不僅僅停留在公式的堆砌，而是深入剖析瞭這些技術背後的哲學思想——如何在偏差與方差之間尋求最佳平衡。每一次閱讀，都像是在進行一次深入的思維體操，不僅鞏固瞭已有的知識，更激發瞭對更多前沿研究方嚮的探索欲望。這本書無疑是為那些真正想弄明白“為什麼”而不是僅僅停留在“怎麼做”的實踐者和理論研究者準備的“聖經”級彆讀物，它迫使你停下來，重新審視你對數據背後隨機性的理解。

評分☆☆☆☆☆

原版書啊。好好閱讀。增強知識。專業書籍。額額。

評分☆☆☆☆☆

內容非常詳實，關於貝葉斯理論介紹的非常透徹。

評分☆☆☆☆☆

非常好的購物體驗！

評分☆☆☆☆☆

很不錯，印刷質量都是一流

評分☆☆☆☆☆

書好貴啊，知識啊

評分☆☆☆☆☆

書好貴啊，知識啊

評分☆☆☆☆☆

海外購買速度挺快。著名的一本機器學習教材

評分☆☆☆☆☆

很不錯，印刷質量都是一流

評分☆☆☆☆☆

海外購買速度挺快。著名的一本機器學習教材