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[美] Daphne Koller，[以色列] Nir Friedman 著，王飞跃，韩素青 译

图书标签:

• 概率图模型
• 机器学习
• 人工智能
• 图模型
• 贝叶斯网络
• 马尔可夫随机场
• 推断算法
• 模型学习
• 数据挖掘
• 统计学习

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302371342

版次：1

商品编码：11680288

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-03-01

用纸：胶版纸

页数：1208

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（case study boxes）、概念专栏（concept boxes）等。另外，在第 2章介绍了概率论和图论的核心知识，在附录中介绍了信息论、算法复杂性、组合优化等补充材料，为学习和运用概率图模型提供了完备的基础。
　　《概率图模型：原理与技术》可作为高等学校和科研单位从事人工智能、机器学习、模式识别、信号处理等方向的学生、教师和研究人员的教材和参考书。

目录

致谢 29

插图目录 31

算法目录 39

专栏目录 41

第 1章引言 .. 1

1.1动机 . 1

1.2结构化概率模型 . 2

1.2.1 概率图模型 . 3

1.2.2 表示、推理、学习 . 5

1.3概述和路线图 . 6

1.3.1 各章的概述 . 6

1.3.2 读者指南 . 9

1.3.3 与其他学科的联系 ... 10

1.4历史注记 ... 12

第 2章 基础知识 15

2.1概率论 ... 15

2.1.1 概率分布 ... 15

2.1.2 概率中的基本概念 ... 17

2.1.3 随机变量与联合分布 ... 19

2.1.4 独立性与条件独立性 ... 22

2.1.5 查询一个分布 ... 25

2.1.6 连续空间 ... 27

2.1.7 期望与方差 ... 30

2.2图 ... 33

2.2.1 节点与边 ... 33

2.2.2 子图... 34

2.2.3 路径与迹 ... 35

2.2.4 圈与环 ... 36

2.3相关文献 ... 37

2.4习题 ... 38

第Ⅰ部分表示 第 3章贝叶斯网表示 45

3.1独立性性质的利用 ... 45

3.1.1 随机变量的独立性 ... 45

3.1.2 条件参数化方法 ... 46

3.1.3 朴素贝叶斯模型 ... 48

3.2贝叶斯网 ... 51

3.2.1 学生示例回顾 ... 51

3.2.2 贝叶斯网的基本独立性 ... 55

3.2.3 图与分布 ... 59

3.3图中的独立性 ... 68

3.3.1 d-分离 ... 68

3.3.2 可靠性与完备性 ... 71

3.3.3 d-分离算法 ... 73

3.3.4 I-等价 75

3.4从分布到图 ... 77

3.4.1 昀小 I-map 78

3.4.2 P-map 80

3.4.3 发现 P-map* . 82

3.5小结 ... 91

3.6相关文献 ... 92

3.7习题 ... 95

第 4章无向图模型 .. 103

4.1误解示例 . 103

4.2参数化 . 106

4.2.1 因子. 106

4.2.2 吉布斯分布与马尔可夫网 . 107

4.2.3 简化的马尔可夫网 . 110

4.3马尔可夫网的独立性 . 113

4.3.1 基本独立性 . 113

4.3.2 独立性回顾 . 116

4.3.3 从分布到图 . 119

4.4参数化回顾 . 121

4.4.1 细粒度参数化方法 . 121

4.4.2 过参数化 . 127

4.5贝叶斯网与马尔可夫网 . 132

4.5.1 从贝叶斯网到马尔可夫网 . 132

4.5.2 从马尔可夫网到贝叶斯网 . 136

4.5.3 弦图. 138

4.6部分有向模型 . 140

4.6.1 条件随机场 . 141

4.6.2 链图模型 *... 146

4.7总结与讨论 . 149

4.8相关文献 . 150

4.9习题 . 151

第 5章局部概率模型 .. 155

5.1 CPD表 155

5.2确定性 CPD 156

5.2.1 表示. 156

5.2.2 独立性 . 157

5.3特定上下文 CPD 160

5.3.1 表示. 160

5.3.2 独立性 . 168

5.4因果影响的独立性 . 172

5.4.1 Noisy-or模型 . 172

5.4.2 广义线性模型 . 175

5.4.3 一般公式化表示 . 179

5.4.4 独立性 . 180

5.5连续变量 . 181

5.5.1 混合模型 . 185

5.6条件贝叶斯网 . 187

5.7总结 . 189

5.8相关文献 . 189

5.9习题 . 191

第 6章基于模板的表示 .. 195

6.1引言 . 195

6.2时序模型 . 196

6.2.1 基本假设 . 196

6.2.2 动态贝叶斯网 . 198

6.2.3 状态-观测模型 ... 203

6.3模板变量与模板因子 . 208

6.4对象-关系领域的有向概率模型 211

6.4.1 Plate模型 211

6.4.2 概率关系模型 . 217

6.5无向表示 . 223

6.6结构不确定性 * ... 227

6.6.1 关系不确定性 . 227

6.6.2 对象不确定性 . 230

6.7小结 . 235

6.8相关文献 . 236

6.9习题 . 237

第 7章高斯网络模型 .. 241

7.1多元高斯分布 . 241

7.1.1 基本参数化方法 . 241

7.1.2 高斯分布的运算 . 243

7.1.3 高斯分布的独立性 . 244

7.2高斯贝叶斯网 . 245

7.3高斯马尔可夫随机场 . 248

7.4小结 . 251

7.5相关文献 . 251

7.6习题 . 252

第 8章指数族 .. 255

8.1引言 . 255

8.2指数族 . 255

8.2.1 线性指数族 . 257

8.3因式化的指数族( factored exponential families)... 260

8.3.1 乘积分布( product distributions) 260

8.3.2 贝叶斯网 . 261

8.4熵和相对熵 . 263

8.4.1 熵. 263

8.4.2 相对熵 . 266

8.5投影 . 267

8.5.1 比较. 268

8.5.2 M-投影 270

8.5.3 I-投影 .. 275

8.6小结 . 275

8.7相关文献 . 276

8.8习题 . 276

第Ⅱ部分推理 第 9章精确推理：变量消除 .. 281

9.1复杂性分析 . 281

9.1.1 精确推理分析 . 282

9.1.2 近似推理分析 . 284

9.2变量消除：基本思路 . 286

9.3变量消除 . 290

9.3.1 基本消除 . 290

9.3.2 证据处理 . 295

9.4复杂度与图结构：变量消除 . 298

9.4.1 简单分析 . 298

9.4.2 图论分析 . 299

9.4.3 寻找消除顺序 *... 302

9.5条件作用 * ... 308

9.5.1 条件作用算法 . 308

9.5.2 条件作用与变量消除 . 309

9.5.3 图论分析 . 313

9.5.4 改进的条件作用算法 . 314

9.6用结构 CPD推理*.. 316

9.6.1 因果影响的独立性 . 316

9.6.2 上下文特定的独立性 . 319

9.6.3 讨论. 326

9.7总结和讨论 . 327

9.8相关文献 . 328

9.9习题 . 329

第 10章精确推理：团树 337

10.1 变量消除与团树 ... 337

10.1.1 聚类图 . 337

10.1.2 团树. 338

10.2 消息传递：和积 ... 340

10.2.1 团树中的变量消除 . 341

10.2.2 团树校准 . 346

10.2.3 将校准团树作为一个分布 . 352

10.3 消息传递：置信更新 ... 355

10.3.1 使用除法的消息传递 . 356

10.3.2 和-积与置信-更新消息的等价性 .. 359

10.3.3 回答查询 . 360

10.4 构建一个团树 ... 364

10.4.1 源自变量消除的团树 . 364

10.4.2 源自弦图的团树 . 365

10.5 小结 ... 367

10.6 相关文献 ... 368

10.7 习题 ... 369

第 11章作为优化的推理 373

11.1引言 ... 373

11.1.1 再议精确推理 * ... 374

11.1.2 能量泛函 . 376

11.1.3 优化能量泛函 . 377

11.2作为优化的精确推理 ... 378

11.2.1 不动点刻画 . 379

11.2.2 推理优化 . 382

11.3基于传播的近似 ... 382

11.3.1 一个简单的例子 . 383

11.3.2 聚类图置信传播 . 387

11.3.3 聚类图置信传播的性质 . 391

11.3.4 收敛性分析 * ... 393

11.3.5 构建聚类图 . 395

11.3.6 变分分析 . 401

11.3.7 其他熵近似 * ... 404

11.3.8 讨论. 417

11.4近似消息传播 *.. 419

11.4.1 因子分解的消息 . 419

11.4.2 近似消息计算 . 422

11.4.3 近似消息推理 . 425

11.4.4 期望传播 . 431

11.4.5 变分分析 . 434

11.4.6 讨论. 436

11.5结构化的变分近似 ... 437

11.5.1 平均场近似 . 438

11.5.2 结构化的近似 . 445

11.5.3 局部变分法 * ... 456

11.6总结与讨论 ... 460

11.7相关文献 ... 462

11.8习题 ... 464

第 12章基于粒子的近似推理 475

12.1 前向采样 ... 476

12.1.1 从贝叶斯网中采样 . 476

12.1.2 误差分析 . 478

12.1.3 条件概率查询 . 479

12.2 似然加权与重要性采样 ... 480

12.2.1 似然加权：直觉 . 480

12.2.2 重要性采样 . 482

12.2.3 贝叶斯网的重要性采样 . 486

12.2.4 重要性采样回顾 . 492

12.3 马尔可夫链的蒙特卡罗方法 ... 492

12.3.1 吉布斯采样算法 . 493

12.3.2 马尔可夫链 . 494

12.3.3 吉布斯采样回顾 . 499

12.3.4 马尔可夫链的一个更广泛的类 * ... 502

12.3.5 马尔可夫链的使用 . 505

12.4 坍塌的粒子 ... 512

12.4.1 坍塌的似然加权 *... 513

12.4.2 坍塌的 MCMC ... 517

12.5 确定性搜索方法 * . 522

12.6 小结 ... 525

12.7 相关文献 ... 527

12.8 习题 ... 529

第 13章最大后验概率推理 537

13.1 综述 ... 537

13.1.1 计算复杂性 . 537

13.1.2 解决方法综述 . 538

13.2 (边缘) MAP的变量消除.. 540

13.2.1 昀大-积变量消除 ... 540

13.2.2 找到昀可能的赋值 . 542

13.2.3 边缘 MAP的变量消除* 545

13.3 团树中的昀大 -积.. 547

13.3.1 计算昀大 -边缘 ... 548

13.3.2 作为再参数化的信息传递 . 549

13.3.3 昀大-边缘解码 ... 550

13.4 多圈聚类图中的昀大 -积置信传播 .. 553

13.4.1 标准昀大 -积消息传递 ... 553

13.4.2 带有计数的昀大 -积 BP* 557

13.4.3 讨论. 560

13.5 作为线性优化问题的 MAP* 562

13.5.1 整数规划的公式化 . 562

13.5.2 线性规划松弛 . 564

13.5.3 低温极限 . 566

13.6 对 MAP使用图割. 572

前言/序言

　　很高兴能够看到我们所著的《概率图模型》一书被翻译为中文出版。我们了解到这本书涵盖的课题已在中国引起了巨大的兴趣。已有众多中国读者写信向我们解释这本书对于他们的学习的重要性，并希望获得更易理解的版本。随着众多来自中国研究机构或国外研究机构的中国学者署名或共同署名的文章的发表，中国研究者已在概率图领域中扮演了非常重要的角色。这些文章对于概率图模型领域的发展起到了非常重要的作用。我们相信《概率图模型》中文版的出版将帮助许多中国读者学习并掌握这一重要课题的基础。同时，这也将进一步提高中国学者应用概率图模型思想的能力，并为这一领域的发展做出贡献。

　　本书的翻译工作由王飞跃研究员主导，并得到了王珏研究员及其众多助手和合作者的支持。这是一份历时 5年、具有里程碑意义的努力，我深深地感谢该团队所有为本书翻译做出贡献的人员。我尤其希望借此机会感谢王珏研究员——一位中国机器学习领域的开拓者。王珏研究员是此项翻译工作的十分重要的推动者。没有他的支持，没有他的众多杰出的机器学习领域的学生的帮助，可能这项工作到现在还没有结果。很遗憾王珏研究员于 2014年 12月死于癌症，终年 66岁，已不能看到他努力的结果。然而，他的思想活在他的学生们的工作中，与本书的出版同在。

　　Daphne Koller

　　（复杂系统管理与控制国家重点实验室王晓翻译）

《解码随机性：从统计推断到智能决策的桥梁》 本书并非一部关于特定学术著作的评论或概述，而是旨在带领读者踏上一场探索数据背后潜在规律、构建预测模型并最终驱动智能决策的旅程。我们聚焦于如何理解和驾驭随机性，将其转化为可用的知识和强大的工具。 第一部分：认知随机性的基石 我们从概率论的基础出发，构建起理解不确定性的语言。您将深入了解概率的基本概念，包括随机变量、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布等）的内在逻辑及其在描述现实世界现象中的作用。我们将探讨期望值、方差等统计量如何量化随机性的核心特征，并学习如何通过条件概率和贝叶斯定理来更新我们的信念，使之随着新证据的出现而变得更加精确。这一部分将为您提供坚实的数学基础，理解数据中隐藏的模式离不开这些基础工具。 第二部分：统计推断的艺术 在掌握了概率论的语言后，我们将进入统计推断的领域。在这里，我们学习如何从有限的观测数据中推断出更广泛的结论。本书将详细介绍参数估计的方法，包括点估计和区间估计，让您理解如何用样本数据来估算总体的未知参数，并量化估计的不确定性。假设检验是推断中的核心环节，我们将学习如何设计和解读各种假设检验，从而对数据的规律做出严谨的判断，判断某种效应是否真实存在，或者某种差异是否具有统计学意义。我们还将探索回归分析，学习如何建立变量之间的量化关系模型，预测一个变量如何随其他变量的变化而变化，这在诸多应用领域都至关重要。 第三部分：模型构建与数据驱动的洞察 本书的核心在于如何运用统计原理构建模型来理解和预测数据。您将接触到线性回归、逻辑回归等经典的统计模型，了解它们的工作原理、适用场景以及如何进行模型评估和诊断。随着数据复杂度的提升，我们还会引入更强大的建模技术，例如非参数方法，它们能够捕捉更复杂的非线性关系，无需对数据分布做出过多假设。重点在于，我们将强调模型并非只是数学公式的堆砌，而是从数据中提取有价值信息的工具。通过构建模型，我们能够更深入地理解数据产生的机制，识别关键驱动因素，并为未来的不确定性提供有依据的预测。 第四部分：从模型到行动：决策与应用 理论模型最终需要服务于实际应用。本部分将引导您思考如何将模型构建的结果转化为具体的决策。您将了解如何利用预测模型来优化资源配置、评估风险、进行个性化推荐，以及在科学研究中验证假设。我们将讨论模型的鲁棒性（即模型在面对噪声或异常值时的稳定性）和泛化能力（即模型在未见过的数据上的表现），以及如何根据实际需求选择和优化模型。从金融领域的风险定价，到医疗健康领域的疾病预测，再到市场营销领域的客户行为分析，本书将展示统计建模在各个领域的强大生命力。 第五部分：深入探索与前沿视野 为了让读者的知识体系更加完整，本书还将适时引入一些更高级的概念和前沿的视角。您将接触到关于模型选择的原则，例如如何避免过拟合，确保模型既能很好地解释现有数据，又能对新数据做出准确预测。我们将讨论模型评估的各种指标，以及它们在不同应用场景下的侧重点。此外，我们还会对一些新兴的、与统计建模紧密相关的领域进行概览，例如机器学习中的一些基础思想，以及这些思想如何与统计推断相结合，共同推动数据科学的发展。 本书的目标读者 本书适合对数据分析、统计学、预测建模或任何涉及从数据中获取洞察的领域感兴趣的读者。无论您是希望提升学术研究能力的学生、希望运用数据优化业务决策的从业者，还是仅仅对探索随机世界充满好奇的探索者，本书都将为您提供一条清晰的学习路径，帮助您掌握从数据中发现价值、做出明智决策的关键技能。 通过本书的学习，您将不再仅仅是数据的观察者，而是能够成为一个能够理解、建模并最终驾驭随机性的“解码者”，为您的学习、工作和生活带来更深层次的洞察与驱动力。

评分☆☆☆☆☆

手捧着《概率图模型：原理与技术》这本书，我立刻感受到了一种沉甸甸的学术气息。我是一名在人工智能领域深耕多年的研究人员，概率图模型一直是我研究工作中不可或缺的工具。然而，这个领域的发展日新月异，新的模型和技术层出不穷，想要紧跟步伐，并深刻理解其背后的原理，确实需要一本能够系统、全面讲解的著作。我非常看重这本书对"原理"的阐述，希望它能够清晰地解释贝叶斯网络和马尔可夫随机场等基本模型是如何构建的，以及它们在概率论和图论中的数学基础。同时，我也期待它在"技术"层面能够有所突破，比如详细介绍各种精确和近似推理算法，以及如何在实践中有效地应用它们。我希望书中能够涵盖一些最新的研究进展，并提供一些关于如何选择和设计适合特定问题的图模型的指导。此外，我更关注的是本书在解释复杂概念时的清晰度和易懂性。我希望书中能够通过丰富的图示、生动的例子以及详细的推导过程，帮助我理解那些抽象的数学概念，并能够将它们转化为实际可操作的技术。这本书的厚度预示着内容的丰富程度，这让我对它能够提供深度见解充满期待。我希望这本书能够成为我进行理论研究和技术创新的重要参考，帮助我更深入地理解概率图模型的精髓，并在此基础上探索新的可能性。

评分☆☆☆☆☆

《概率图模型：原理与技术》这本书，在我拿到手里时，就给我一种“硬核”的学术氛围。我是一名在生物信息学领域工作的研究人员，在基因组学、蛋白质组学等领域，我们经常需要处理海量、高维度且充满不确定性的数据，而概率图模型正是处理这类问题的理想工具。我一直希望能够找到一本能够系统、深入地讲解概率图模型原理并提供实际技术指导的著作。我非常看重书中对“原理”的阐述，希望它能够详细解释各种概率图模型是如何表示和推理复杂生物系统中的相互作用和不确定性的，比如如何构建基因调控网络模型，或者如何利用它们来分析蛋白质相互作用数据。同时，“技术”部分对我来说尤为重要，我希望书中能够详细介绍各种推理算法，以及如何在实际应用中进行模型参数的学习和选择。我特别关注书中是否有关于生物信息学领域实际应用的案例，比如如何利用概率图模型来识别致病基因，或者如何预测蛋白质的功能。这本书的厚度和其主题的深度，都让我对它能够提供扎实的理论基础和实用的技术支持抱有极大的期望。我希望这本书能成为我研究工作中的重要参考，帮助我更有效地分析复杂的生物数据，并加速我在生物信息学领域的科研进程。

评分☆☆☆☆☆

《概率图模型：原理与技术》这本书，我刚拿到手，立刻被它大气而又不失严谨的排版设计所吸引。我是一名在金融行业从事量化分析的工程师，在处理金融市场中的风险、定价以及投资组合优化等问题时，不确定性是核心挑战，而概率图模型正是解决这类问题的强大工具。尽管我对统计建模和机器学习有一定的基础，但对概率图模型这一特定领域，一直渴望能有一本系统、权威的著作来深入学习。我非常期待这本书能够清晰地解释不同类型的概率图模型，例如其概率分布的定义、表示能力以及各自的优缺点。同时，"技术"部分对我来说尤为重要，我希望书中能够详细介绍各种推理算法，例如信念传播、变分推断等，以及如何在实际应用中进行参数估计和模型选择。我特别关注书中的案例分析，如果能有金融领域的实际应用场景，那将是极大的福音，能够帮助我更好地理解如何将这些理论知识转化为解决实际业务问题的方案。我对这本书的篇幅和内容深度有着很高的期望，希望它能够提供足够的细节来支撑我的深入学习和应用。我希望这本书能成为我工作中的一本“宝典”，帮助我更高效地构建和应用概率图模型，从而在激烈的市场竞争中取得优势。

评分☆☆☆☆☆

《概率图模型：原理与技术》这本书，我刚拿到手，还没来得及深入研读，但从其厚重的封面和精美的排版就能感受到其学术分量。首先，这本书的书名本身就充满了吸引力，"概率图模型"这个概念在机器学习、人工智能、统计学等领域都扮演着至关重要的角色，而"原理与技术"则表明了它将从理论基础到实际应用进行全面的阐述。我个人对概率图模型一直抱有浓厚的兴趣，它提供了一种优雅的方式来表示和推理不确定性，这在很多现实世界的问题中都至关重要，比如医学诊断、自然语言处理、计算机视觉等等。这本书的出版，无疑为我们这些希望深入理解这一领域的读者提供了一个宝贵的资源。我期望书中能够清晰地解释不同类型的图模型，例如贝叶斯网络和马尔可夫随机场，并深入剖析它们的数学原理，比如条件独立性、概率传播算法等等。同时，我更看重的是"技术"这个部分，希望书中能够涵盖如何构建、训练和应用这些模型，以及在实际操作中可能会遇到的挑战和解决方案。这本书的篇幅看起来相当可观，这让我对内容的深度和广度有了很高的期待。我相信，如果这本书能够成功地将复杂的理论概念转化为易于理解的语言，并提供丰富的实例和代码示例，那么它将成为我学习概率图模型道路上不可或缺的伙伴。我迫不及待地想开始我的阅读之旅，去探索概率图模型的奇妙世界，并从中汲取解决实际问题的灵感和方法。期待它能为我打开新的思维视角，并提升我的建模和分析能力。

评分☆☆☆☆☆

拿到《概率图模型：原理与技术》这本书，首先映入眼帘的是它那种严谨而又不失深度的装帧风格，仿佛一本古老而又充满智慧的百科全书。我是一名正在攻读机器学习方向的研究生，而概率图模型一直是我学术生涯中的一个重要课题，也是我一直试图深入掌握的工具。市面上关于机器学习的书籍琳琅满目，但真正能够深入讲解概率图模型的，且能够兼顾理论深度和实践指导的，却并不多见。这本书的出现，仿佛给我指明了一盏明灯。我非常看重它对"原理"的阐述，希望能够清晰地理解各种概率图模型的内在逻辑，例如生成模型与判别模型的区别，各种能量模型是如何构建的，以及它们在数学上的严谨推导过程。同时，"技术"部分更是我关注的焦点。我希望书中能够详细介绍各种算法，比如信念传播、变分推断、马尔可夫链蒙特卡洛方法等，并且能够提供详细的实现细节和优化技巧。在我的研究中，常常需要处理高维、复杂的数据，而概率图模型正是解决这类问题的利器。我希望通过这本书，能够掌握如何选择合适的图模型，如何有效地学习模型参数，以及如何在实际应用中解释和评估模型的结果。这本书的篇幅着实不小，这让我对内容的详尽程度抱有极大的信心。我期待它能够不仅仅是理论的堆砌，更能包含丰富的图示、算法伪代码，甚至是一些实际案例的分析，这样才能真正帮助我理解和掌握这些复杂的概念。我希望这本书能成为我学术研究过程中重要的参考书，甚至是我撰写论文时的思想启蒙者。

评分☆☆☆☆☆

《概率图模型：原理与技术》这本书，光是书名就足够让人眼前一亮。我是一名对数据科学充满热情的独立研究者，一直在寻找能够系统性地学习概率图模型这一强大工具的途径。市面上很多书籍要么过于浅显，难以满足深入研究的需求；要么过于晦涩，让初学者望而却步。我希望这本书能够像一本“教科书”一样，清晰地梳理出概率图模型的知识体系。我非常关注书中对“原理”部分的阐述，希望它能够详细解释概率图模型是如何表示和推理不确定性的，包括如何定义联合概率分布，如何利用条件独立性来简化模型，以及各种模型的表达能力。同时，“技术”部分更是我的重点关注对象，我期望书中能够详细介绍各种学习算法，比如如何从数据中学习模型的参数，以及如何进行模型选择。此外，我还希望能看到一些关于如何将概率图模型应用于不同类型数据（如时序数据、图结构数据）的讨论，以及相关的实现技巧。这本书的厚度让我对内容的充实程度充满信心，我期待它能为我提供足够的理论深度和实践指导，帮助我将概率图模型这一工具熟练地应用于我的各种数据分析项目中。

评分☆☆☆☆☆

捧读《概率图模型：原理与技术》这本书，我感受到了一种扑面而来的学术严谨与知识的厚重感。作为一名在自然语言处理领域工作的工程师，我深知概率图模型在处理序列数据、语义理解以及关系抽取等问题上的重要性。尽管我接触过一些与概率图模型相关的概念，但一直没有找到一本能够让我系统、深入地掌握其精髓的著作。我非常期待这本书能够从基础概念出发，清晰地阐述贝叶斯网络和马尔可夫随机场等模型的工作原理，以及它们在概率论和统计学上的数学基础。更重要的是，我迫切希望书中能够详细介绍各种推理算法，例如信念传播、变分推断等，以及它们在自然语言处理任务中的应用。我希望能看到书中能够提供一些具体的案例，展示如何利用概率图模型来解决词性标注、命名实体识别、句法分析等问题，并且能够给出详细的算法实现指导。这本书的篇幅，让我对它能够提供全面的知识覆盖和深入的技术讲解抱有极高的期待。我希望通过阅读这本书，能够更深刻地理解概率图模型在NLP中的作用，并能将其灵活地应用于我日常的工作和项目开发中。

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初识《概率图模型：原理与技术》这本书，其封面设计透露出一种沉静而强大的学术力量。我是一名在经济学领域从事计量经济学研究的博士生，在处理复杂的经济现象，如金融市场波动、宏观经济预测以及政策评估时，我们经常面临着模型选择、参数估计以及不确定性量化等挑战，而概率图模型为解决这些问题提供了新的视角和工具。我一直渴望能够系统地学习概率图模型的理论和技术，以便更好地应用于我的研究。我非常期待书中能够详细阐述概率图模型如何表示经济变量之间的复杂依赖关系，以及如何进行因果推断。同时，我更关注书中关于“技术”的部分，希望它能够详细介绍各种模型学习和推理算法，并能提供一些在经济计量学中进行模型选择和评估的指导。我尤其希望书中能够包含一些经济学领域的实际案例，例如如何利用概率图模型来分析金融风险，或者如何构建宏观经济动态随机一般均衡模型。这本书的篇幅和内容，让我对它能够提供全面的理论覆盖和深入的技术指导抱有很高的期望。我希望这本书能成为我学习和研究的重要资源，帮助我更精确地建模和分析复杂的经济系统。

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初见《概率图模型：原理与技术》这本书，其厚重的身躯和严谨的封面设计便透露出一种不凡的学术气质。我是一名在计算机视觉领域工作的博士生，而概率图模型在目标识别、图像分割、场景理解等任务中扮演着至关重要的角色。尽管我对深度学习的各种模型非常熟悉，但我始终认为，深刻理解概率图模型是通往更高级AI研究的必经之路。我期待这本书能够从最基本的概率论和图论概念出发，系统地介绍贝叶斯网络、马尔可夫随机场等核心模型。更重要的是，我希望它能详细讲解各种推理技术，包括精确推理和近似推理，并深入分析它们的优缺点和适用场景。在计算机视觉应用中，实时性和高效性是关键，因此我非常关注书中关于如何设计高效推理算法的内容。此外，我希望能看到一些将概率图模型应用于具体计算机视觉问题的案例，例如如何用它们来建模图像的全局结构，或者如何进行图像数据的生成。这本书的结构，从“原理”到“技术”，似乎能够提供一个完整的学习路径。我期待它能帮助我理清概念，掌握工具，并最终能够灵活运用这些模型来解决我在博士研究中遇到的挑战。

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《概率图模型：原理与技术》这本书，我刚翻开几页，就被其开篇的宏大叙事和清晰的逻辑所吸引。作为一个在数据科学领域摸爬滚打多年的从业者，我深知概率图模型在处理复杂、不确定性系统中的强大威力，但同时我也深感其理论体系的庞杂和学习曲线的陡峭。市面上很多介绍概率图模型的书籍，要么过于理论化，导致初学者望而却步；要么过于偏重应用，忽视了对核心原理的深入讲解。这本书的出现，似乎试图弥合这种鸿沟。我尤其期待它能够详细阐述各种图模型的数学基础，比如如何从贝叶斯定理出发推导出联合概率分布，以及如何利用条件独立性来简化计算。而"技术"部分，更是我迫切希望了解的。我希望书中能够详细介绍各种推理算法，例如各种近似推断的方法，以及它们在计算效率和精度上的权衡。此外，在实际应用中，模型的选择、特征工程、参数估计以及模型评估等环节都充满了挑战，我希望这本书能够提供切实可行的指导。我关注的不仅仅是理论的掌握，更是如何将这些模型有效地应用于实际问题，解决现实世界的难题。这本书的篇幅和结构，给我一种它能够系统地梳理概率图模型知识体系的印象。我期待它能通过清晰的脉络，引导读者从基本概念逐步深入到高级技术，并且能够在实际操作层面给出充分的说明和演示。我希望这本书能成为我工作中的得力助手，帮助我更有效地利用概率图模型来解决复杂的数据分析和预测问题。

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是正版，涉及到人工智能多方面知识，正是需要的

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啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦

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不错 经典 翻译腔

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书是正本，文字很清晰，京东的东西很棒，而且快递员服务号，送货很迅速，赞

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牛逼的书 需要读者及其专业的背景

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内容看着很不错，就是这么贵的一本书，拿到手硬皮封面就要折断了，书角也折了

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好厚。。。

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书非常不错 准备好好学习一下 看完后应该对这个领域了解大概

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很好很有用的很有价值的书 值得一看 值得研究