概率圖模型：原理與技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Daphne Koller，[以色列] Nir Friedman 著，王飛躍，韓素青 譯

圖書標籤:

• 概率圖模型
• 機器學習
• 人工智能
• 圖模型
• 貝葉斯網絡
• 馬爾可夫隨機場
• 推斷算法
• 模型學習
• 數據挖掘
• 統計學習

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302371342

版次：1

商品編碼：11680288

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-03-01

用紙：膠版紙

頁數：1208

産品特色

內容簡介

　　概率圖模型將概率論與圖論相結閤，是當前非常熱門的一個機器學習研究方嚮。《概率圖模型：原理與技術》詳細論述瞭有嚮圖模型（又稱貝葉斯網）和無嚮圖模型（又稱馬爾可夫網）的錶示、推理和學習問題，全麵總結瞭人工智能這一前沿研究領域的新進展。為瞭便於讀者理解，書中包含瞭大量的定義、定理、證明、算法及其僞代碼，穿插瞭大量的輔助材料，如示例（examples）、技巧專欄（skill boxes）、實例專欄（case study boxes）、概念專欄（concept boxes）等。另外，在第 2章介紹瞭概率論和圖論的核心知識，在附錄中介紹瞭信息論、算法復雜性、組閤優化等補充材料，為學習和運用概率圖模型提供瞭完備的基礎。
　　《概率圖模型：原理與技術》可作為高等學校和科研單位從事人工智能、機器學習、模式識彆、信號處理等方嚮的學生、教師和研究人員的教材和參考書。

目錄

緻謝 29

插圖目錄 31

算法目錄 39

專欄目錄 41

第 1章引言 .. 1

1.1動機 . 1

1.2結構化概率模型 . 2

1.2.1 概率圖模型 . 3

1.2.2 錶示、推理、學習 . 5

1.3概述和路綫圖 . 6

1.3.1 各章的概述 . 6

1.3.2 讀者指南 . 9

1.3.3 與其他學科的聯係 ... 10

1.4曆史注記 ... 12

第 2章 基礎知識 15

2.1概率論 ... 15

2.1.1 概率分布 ... 15

2.1.2 概率中的基本概念 ... 17

2.1.3 隨機變量與聯閤分布 ... 19

2.1.4 獨立性與條件獨立性 ... 22

2.1.5 查詢一個分布 ... 25

2.1.6 連續空間 ... 27

2.1.7 期望與方差 ... 30

2.2圖 ... 33

2.2.1 節點與邊 ... 33

2.2.2 子圖... 34

2.2.3 路徑與跡 ... 35

2.2.4 圈與環 ... 36

2.3相關文獻 ... 37

2.4習題 ... 38

第Ⅰ部分錶示 第 3章貝葉斯網錶示 45

3.1獨立性性質的利用 ... 45

3.1.1 隨機變量的獨立性 ... 45

3.1.2 條件參數化方法 ... 46

3.1.3 樸素貝葉斯模型 ... 48

3.2貝葉斯網 ... 51

3.2.1 學生示例迴顧 ... 51

3.2.2 貝葉斯網的基本獨立性 ... 55

3.2.3 圖與分布 ... 59

3.3圖中的獨立性 ... 68

3.3.1 d-分離 ... 68

3.3.2 可靠性與完備性 ... 71

3.3.3 d-分離算法 ... 73

3.3.4 I-等價 75

3.4從分布到圖 ... 77

3.4.1 昀小 I-map 78

3.4.2 P-map 80

3.4.3 發現 P-map* . 82

3.5小結 ... 91

3.6相關文獻 ... 92

3.7習題 ... 95

第 4章無嚮圖模型 .. 103

4.1誤解示例 . 103

4.2參數化 . 106

4.2.1 因子. 106

4.2.2 吉布斯分布與馬爾可夫網 . 107

4.2.3 簡化的馬爾可夫網 . 110

4.3馬爾可夫網的獨立性 . 113

4.3.1 基本獨立性 . 113

4.3.2 獨立性迴顧 . 116

4.3.3 從分布到圖 . 119

4.4參數化迴顧 . 121

4.4.1 細粒度參數化方法 . 121

4.4.2 過參數化 . 127

4.5貝葉斯網與馬爾可夫網 . 132

4.5.1 從貝葉斯網到馬爾可夫網 . 132

4.5.2 從馬爾可夫網到貝葉斯網 . 136

4.5.3 弦圖. 138

4.6部分有嚮模型 . 140

4.6.1 條件隨機場 . 141

4.6.2 鏈圖模型 *... 146

4.7總結與討論 . 149

4.8相關文獻 . 150

4.9習題 . 151

第 5章局部概率模型 .. 155

5.1 CPD錶 155

5.2確定性 CPD 156

5.2.1 錶示. 156

5.2.2 獨立性 . 157

5.3特定上下文 CPD 160

5.3.1 錶示. 160

5.3.2 獨立性 . 168

5.4因果影響的獨立性 . 172

5.4.1 Noisy-or模型 . 172

5.4.2 廣義綫性模型 . 175

5.4.3 一般公式化錶示 . 179

5.4.4 獨立性 . 180

5.5連續變量 . 181

5.5.1 混閤模型 . 185

5.6條件貝葉斯網 . 187

5.7總結 . 189

5.8相關文獻 . 189

5.9習題 . 191

第 6章基於模闆的錶示 .. 195

6.1引言 . 195

6.2時序模型 . 196

6.2.1 基本假設 . 196

6.2.2 動態貝葉斯網 . 198

6.2.3 狀態-觀測模型 ... 203

6.3模闆變量與模闆因子 . 208

6.4對象-關係領域的有嚮概率模型 211

6.4.1 Plate模型 211

6.4.2 概率關係模型 . 217

6.5無嚮錶示 . 223

6.6結構不確定性 * ... 227

6.6.1 關係不確定性 . 227

6.6.2 對象不確定性 . 230

6.7小結 . 235

6.8相關文獻 . 236

6.9習題 . 237

第 7章高斯網絡模型 .. 241

7.1多元高斯分布 . 241

7.1.1 基本參數化方法 . 241

7.1.2 高斯分布的運算 . 243

7.1.3 高斯分布的獨立性 . 244

7.2高斯貝葉斯網 . 245

7.3高斯馬爾可夫隨機場 . 248

7.4小結 . 251

7.5相關文獻 . 251

7.6習題 . 252

第 8章指數族 .. 255

8.1引言 . 255

8.2指數族 . 255

8.2.1 綫性指數族 . 257

8.3因式化的指數族( factored exponential families)... 260

8.3.1 乘積分布( product distributions) 260

8.3.2 貝葉斯網 . 261

8.4熵和相對熵 . 263

8.4.1 熵. 263

8.4.2 相對熵 . 266

8.5投影 . 267

8.5.1 比較. 268

8.5.2 M-投影 270

8.5.3 I-投影 .. 275

8.6小結 . 275

8.7相關文獻 . 276

8.8習題 . 276

第Ⅱ部分推理 第 9章精確推理：變量消除 .. 281

9.1復雜性分析 . 281

9.1.1 精確推理分析 . 282

9.1.2 近似推理分析 . 284

9.2變量消除：基本思路 . 286

9.3變量消除 . 290

9.3.1 基本消除 . 290

9.3.2 證據處理 . 295

9.4復雜度與圖結構：變量消除 . 298

9.4.1 簡單分析 . 298

9.4.2 圖論分析 . 299

9.4.3 尋找消除順序 *... 302

9.5條件作用 * ... 308

9.5.1 條件作用算法 . 308

9.5.2 條件作用與變量消除 . 309

9.5.3 圖論分析 . 313

9.5.4 改進的條件作用算法 . 314

9.6用結構 CPD推理*.. 316

9.6.1 因果影響的獨立性 . 316

9.6.2 上下文特定的獨立性 . 319

9.6.3 討論. 326

9.7總結和討論 . 327

9.8相關文獻 . 328

9.9習題 . 329

第 10章精確推理：團樹 337

10.1 變量消除與團樹 ... 337

10.1.1 聚類圖 . 337

10.1.2 團樹. 338

10.2 消息傳遞：和積 ... 340

10.2.1 團樹中的變量消除 . 341

10.2.2 團樹校準 . 346

10.2.3 將校準團樹作為一個分布 . 352

10.3 消息傳遞：置信更新 ... 355

10.3.1 使用除法的消息傳遞 . 356

10.3.2 和-積與置信-更新消息的等價性 .. 359

10.3.3 迴答查詢 . 360

10.4 構建一個團樹 ... 364

10.4.1 源自變量消除的團樹 . 364

10.4.2 源自弦圖的團樹 . 365

10.5 小結 ... 367

10.6 相關文獻 ... 368

10.7 習題 ... 369

第 11章作為優化的推理 373

11.1引言 ... 373

11.1.1 再議精確推理 * ... 374

11.1.2 能量泛函 . 376

11.1.3 優化能量泛函 . 377

11.2作為優化的精確推理 ... 378

11.2.1 不動點刻畫 . 379

11.2.2 推理優化 . 382

11.3基於傳播的近似 ... 382

11.3.1 一個簡單的例子 . 383

11.3.2 聚類圖置信傳播 . 387

11.3.3 聚類圖置信傳播的性質 . 391

11.3.4 收斂性分析 * ... 393

11.3.5 構建聚類圖 . 395

11.3.6 變分分析 . 401

11.3.7 其他熵近似 * ... 404

11.3.8 討論. 417

11.4近似消息傳播 *.. 419

11.4.1 因子分解的消息 . 419

11.4.2 近似消息計算 . 422

11.4.3 近似消息推理 . 425

11.4.4 期望傳播 . 431

11.4.5 變分分析 . 434

11.4.6 討論. 436

11.5結構化的變分近似 ... 437

11.5.1 平均場近似 . 438

11.5.2 結構化的近似 . 445

11.5.3 局部變分法 * ... 456

11.6總結與討論 ... 460

11.7相關文獻 ... 462

11.8習題 ... 464

第 12章基於粒子的近似推理 475

12.1 前嚮采樣 ... 476

12.1.1 從貝葉斯網中采樣 . 476

12.1.2 誤差分析 . 478

12.1.3 條件概率查詢 . 479

12.2 似然加權與重要性采樣 ... 480

12.2.1 似然加權：直覺 . 480

12.2.2 重要性采樣 . 482

12.2.3 貝葉斯網的重要性采樣 . 486

12.2.4 重要性采樣迴顧 . 492

12.3 馬爾可夫鏈的濛特卡羅方法 ... 492

12.3.1 吉布斯采樣算法 . 493

12.3.2 馬爾可夫鏈 . 494

12.3.3 吉布斯采樣迴顧 . 499

12.3.4 馬爾可夫鏈的一個更廣泛的類 * ... 502

12.3.5 馬爾可夫鏈的使用 . 505

12.4 坍塌的粒子 ... 512

12.4.1 坍塌的似然加權 *... 513

12.4.2 坍塌的 MCMC ... 517

12.5 確定性搜索方法 * . 522

12.6 小結 ... 525

12.7 相關文獻 ... 527

12.8 習題 ... 529

第 13章最大後驗概率推理 537

13.1 綜述 ... 537

13.1.1 計算復雜性 . 537

13.1.2 解決方法綜述 . 538

13.2 (邊緣) MAP的變量消除.. 540

13.2.1 昀大-積變量消除 ... 540

13.2.2 找到昀可能的賦值 . 542

13.2.3 邊緣 MAP的變量消除* 545

13.3 團樹中的昀大 -積.. 547

13.3.1 計算昀大 -邊緣 ... 548

13.3.2 作為再參數化的信息傳遞 . 549

13.3.3 昀大-邊緣解碼 ... 550

13.4 多圈聚類圖中的昀大 -積置信傳播 .. 553

13.4.1 標準昀大 -積消息傳遞 ... 553

13.4.2 帶有計數的昀大 -積 BP* 557

13.4.3 討論. 560

13.5 作為綫性優化問題的 MAP* 562

13.5.1 整數規劃的公式化 . 562

13.5.2 綫性規劃鬆弛 . 564

13.5.3 低溫極限 . 566

13.6 對 MAP使用圖割. 572

前言/序言

　　很高興能夠看到我們所著的《概率圖模型》一書被翻譯為中文齣版。我們瞭解到這本書涵蓋的課題已在中國引起瞭巨大的興趣。已有眾多中國讀者寫信嚮我們解釋這本書對於他們的學習的重要性，並希望獲得更易理解的版本。隨著眾多來自中國研究機構或國外研究機構的中國學者署名或共同署名的文章的發錶，中國研究者已在概率圖領域中扮演瞭非常重要的角色。這些文章對於概率圖模型領域的發展起到瞭非常重要的作用。我們相信《概率圖模型》中文版的齣版將幫助許多中國讀者學習並掌握這一重要課題的基礎。同時，這也將進一步提高中國學者應用概率圖模型思想的能力，並為這一領域的發展做齣貢獻。

　　本書的翻譯工作由王飛躍研究員主導，並得到瞭王玨研究員及其眾多助手和閤作者的支持。這是一份曆時 5年、具有裏程碑意義的努力，我深深地感謝該團隊所有為本書翻譯做齣貢獻的人員。我尤其希望藉此機會感謝王玨研究員——一位中國機器學習領域的開拓者。王玨研究員是此項翻譯工作的十分重要的推動者。沒有他的支持，沒有他的眾多傑齣的機器學習領域的學生的幫助，可能這項工作到現在還沒有結果。很遺憾王玨研究員於 2014年 12月死於癌癥，終年 66歲，已不能看到他努力的結果。然而，他的思想活在他的學生們的工作中，與本書的齣版同在。

　　Daphne Koller

　　（復雜係統管理與控製國傢重點實驗室王曉翻譯）

《解碼隨機性：從統計推斷到智能決策的橋梁》 本書並非一部關於特定學術著作的評論或概述，而是旨在帶領讀者踏上一場探索數據背後潛在規律、構建預測模型並最終驅動智能決策的旅程。我們聚焦於如何理解和駕馭隨機性，將其轉化為可用的知識和強大的工具。 第一部分：認知隨機性的基石 我們從概率論的基礎齣發，構建起理解不確定性的語言。您將深入瞭解概率的基本概念，包括隨機變量、概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布等）的內在邏輯及其在描述現實世界現象中的作用。我們將探討期望值、方差等統計量如何量化隨機性的核心特徵，並學習如何通過條件概率和貝葉斯定理來更新我們的信念，使之隨著新證據的齣現而變得更加精確。這一部分將為您提供堅實的數學基礎，理解數據中隱藏的模式離不開這些基礎工具。 第二部分：統計推斷的藝術 在掌握瞭概率論的語言後，我們將進入統計推斷的領域。在這裏，我們學習如何從有限的觀測數據中推斷齣更廣泛的結論。本書將詳細介紹參數估計的方法，包括點估計和區間估計，讓您理解如何用樣本數據來估算總體的未知參數，並量化估計的不確定性。假設檢驗是推斷中的核心環節，我們將學習如何設計和解讀各種假設檢驗，從而對數據的規律做齣嚴謹的判斷，判斷某種效應是否真實存在，或者某種差異是否具有統計學意義。我們還將探索迴歸分析，學習如何建立變量之間的量化關係模型，預測一個變量如何隨其他變量的變化而變化，這在諸多應用領域都至關重要。 第三部分：模型構建與數據驅動的洞察 本書的核心在於如何運用統計原理構建模型來理解和預測數據。您將接觸到綫性迴歸、邏輯迴歸等經典的統計模型，瞭解它們的工作原理、適用場景以及如何進行模型評估和診斷。隨著數據復雜度的提升，我們還會引入更強大的建模技術，例如非參數方法，它們能夠捕捉更復雜的非綫性關係，無需對數據分布做齣過多假設。重點在於，我們將強調模型並非隻是數學公式的堆砌，而是從數據中提取有價值信息的工具。通過構建模型，我們能夠更深入地理解數據産生的機製，識彆關鍵驅動因素，並為未來的不確定性提供有依據的預測。 第四部分：從模型到行動：決策與應用 理論模型最終需要服務於實際應用。本部分將引導您思考如何將模型構建的結果轉化為具體的決策。您將瞭解如何利用預測模型來優化資源配置、評估風險、進行個性化推薦，以及在科學研究中驗證假設。我們將討論模型的魯棒性（即模型在麵對噪聲或異常值時的穩定性）和泛化能力（即模型在未見過的數據上的錶現），以及如何根據實際需求選擇和優化模型。從金融領域的風險定價，到醫療健康領域的疾病預測，再到市場營銷領域的客戶行為分析，本書將展示統計建模在各個領域的強大生命力。 第五部分：深入探索與前沿視野 為瞭讓讀者的知識體係更加完整，本書還將適時引入一些更高級的概念和前沿的視角。您將接觸到關於模型選擇的原則，例如如何避免過擬閤，確保模型既能很好地解釋現有數據，又能對新數據做齣準確預測。我們將討論模型評估的各種指標，以及它們在不同應用場景下的側重點。此外，我們還會對一些新興的、與統計建模緊密相關的領域進行概覽，例如機器學習中的一些基礎思想，以及這些思想如何與統計推斷相結閤，共同推動數據科學的發展。 本書的目標讀者 本書適閤對數據分析、統計學、預測建模或任何涉及從數據中獲取洞察的領域感興趣的讀者。無論您是希望提升學術研究能力的學生、希望運用數據優化業務決策的從業者，還是僅僅對探索隨機世界充滿好奇的探索者，本書都將為您提供一條清晰的學習路徑，幫助您掌握從數據中發現價值、做齣明智決策的關鍵技能。 通過本書的學習，您將不再僅僅是數據的觀察者，而是能夠成為一個能夠理解、建模並最終駕馭隨機性的“解碼者”，為您的學習、工作和生活帶來更深層次的洞察與驅動力。

評分☆☆☆☆☆

《概率圖模型：原理與技術》這本書，在我拿到手裏時，就給我一種“硬核”的學術氛圍。我是一名在生物信息學領域工作的研究人員，在基因組學、蛋白質組學等領域，我們經常需要處理海量、高維度且充滿不確定性的數據，而概率圖模型正是處理這類問題的理想工具。我一直希望能夠找到一本能夠係統、深入地講解概率圖模型原理並提供實際技術指導的著作。我非常看重書中對“原理”的闡述，希望它能夠詳細解釋各種概率圖模型是如何錶示和推理復雜生物係統中的相互作用和不確定性的，比如如何構建基因調控網絡模型，或者如何利用它們來分析蛋白質相互作用數據。同時，“技術”部分對我來說尤為重要，我希望書中能夠詳細介紹各種推理算法，以及如何在實際應用中進行模型參數的學習和選擇。我特彆關注書中是否有關於生物信息學領域實際應用的案例，比如如何利用概率圖模型來識彆緻病基因，或者如何預測蛋白質的功能。這本書的厚度和其主題的深度，都讓我對它能夠提供紮實的理論基礎和實用的技術支持抱有極大的期望。我希望這本書能成為我研究工作中的重要參考，幫助我更有效地分析復雜的生物數據，並加速我在生物信息學領域的科研進程。

評分☆☆☆☆☆

《概率圖模型：原理與技術》這本書，我剛拿到手，還沒來得及深入研讀，但從其厚重的封麵和精美的排版就能感受到其學術分量。首先，這本書的書名本身就充滿瞭吸引力，"概率圖模型"這個概念在機器學習、人工智能、統計學等領域都扮演著至關重要的角色，而"原理與技術"則錶明瞭它將從理論基礎到實際應用進行全麵的闡述。我個人對概率圖模型一直抱有濃厚的興趣，它提供瞭一種優雅的方式來錶示和推理不確定性，這在很多現實世界的問題中都至關重要，比如醫學診斷、自然語言處理、計算機視覺等等。這本書的齣版，無疑為我們這些希望深入理解這一領域的讀者提供瞭一個寶貴的資源。我期望書中能夠清晰地解釋不同類型的圖模型，例如貝葉斯網絡和馬爾可夫隨機場，並深入剖析它們的數學原理，比如條件獨立性、概率傳播算法等等。同時，我更看重的是"技術"這個部分，希望書中能夠涵蓋如何構建、訓練和應用這些模型，以及在實際操作中可能會遇到的挑戰和解決方案。這本書的篇幅看起來相當可觀，這讓我對內容的深度和廣度有瞭很高的期待。我相信，如果這本書能夠成功地將復雜的理論概念轉化為易於理解的語言，並提供豐富的實例和代碼示例，那麼它將成為我學習概率圖模型道路上不可或缺的夥伴。我迫不及待地想開始我的閱讀之旅，去探索概率圖模型的奇妙世界，並從中汲取解決實際問題的靈感和方法。期待它能為我打開新的思維視角，並提升我的建模和分析能力。

評分☆☆☆☆☆

初識《概率圖模型：原理與技術》這本書，其封麵設計透露齣一種沉靜而強大的學術力量。我是一名在經濟學領域從事計量經濟學研究的博士生，在處理復雜的經濟現象，如金融市場波動、宏觀經濟預測以及政策評估時，我們經常麵臨著模型選擇、參數估計以及不確定性量化等挑戰，而概率圖模型為解決這些問題提供瞭新的視角和工具。我一直渴望能夠係統地學習概率圖模型的理論和技術，以便更好地應用於我的研究。我非常期待書中能夠詳細闡述概率圖模型如何錶示經濟變量之間的復雜依賴關係，以及如何進行因果推斷。同時，我更關注書中關於“技術”的部分，希望它能夠詳細介紹各種模型學習和推理算法，並能提供一些在經濟計量學中進行模型選擇和評估的指導。我尤其希望書中能夠包含一些經濟學領域的實際案例，例如如何利用概率圖模型來分析金融風險，或者如何構建宏觀經濟動態隨機一般均衡模型。這本書的篇幅和內容，讓我對它能夠提供全麵的理論覆蓋和深入的技術指導抱有很高的期望。我希望這本書能成為我學習和研究的重要資源，幫助我更精確地建模和分析復雜的經濟係統。

評分☆☆☆☆☆

手捧著《概率圖模型：原理與技術》這本書，我立刻感受到瞭一種沉甸甸的學術氣息。我是一名在人工智能領域深耕多年的研究人員，概率圖模型一直是我研究工作中不可或缺的工具。然而，這個領域的發展日新月異，新的模型和技術層齣不窮，想要緊跟步伐，並深刻理解其背後的原理，確實需要一本能夠係統、全麵講解的著作。我非常看重這本書對"原理"的闡述，希望它能夠清晰地解釋貝葉斯網絡和馬爾可夫隨機場等基本模型是如何構建的，以及它們在概率論和圖論中的數學基礎。同時，我也期待它在"技術"層麵能夠有所突破，比如詳細介紹各種精確和近似推理算法，以及如何在實踐中有效地應用它們。我希望書中能夠涵蓋一些最新的研究進展，並提供一些關於如何選擇和設計適閤特定問題的圖模型的指導。此外，我更關注的是本書在解釋復雜概念時的清晰度和易懂性。我希望書中能夠通過豐富的圖示、生動的例子以及詳細的推導過程，幫助我理解那些抽象的數學概念，並能夠將它們轉化為實際可操作的技術。這本書的厚度預示著內容的豐富程度，這讓我對它能夠提供深度見解充滿期待。我希望這本書能夠成為我進行理論研究和技術創新的重要參考，幫助我更深入地理解概率圖模型的精髓，並在此基礎上探索新的可能性。

評分☆☆☆☆☆

捧讀《概率圖模型：原理與技術》這本書，我感受到瞭一種撲麵而來的學術嚴謹與知識的厚重感。作為一名在自然語言處理領域工作的工程師，我深知概率圖模型在處理序列數據、語義理解以及關係抽取等問題上的重要性。盡管我接觸過一些與概率圖模型相關的概念，但一直沒有找到一本能夠讓我係統、深入地掌握其精髓的著作。我非常期待這本書能夠從基礎概念齣發，清晰地闡述貝葉斯網絡和馬爾可夫隨機場等模型的工作原理，以及它們在概率論和統計學上的數學基礎。更重要的是，我迫切希望書中能夠詳細介紹各種推理算法，例如信念傳播、變分推斷等，以及它們在自然語言處理任務中的應用。我希望能看到書中能夠提供一些具體的案例，展示如何利用概率圖模型來解決詞性標注、命名實體識彆、句法分析等問題，並且能夠給齣詳細的算法實現指導。這本書的篇幅，讓我對它能夠提供全麵的知識覆蓋和深入的技術講解抱有極高的期待。我希望通過閱讀這本書，能夠更深刻地理解概率圖模型在NLP中的作用，並能將其靈活地應用於我日常的工作和項目開發中。

評分☆☆☆☆☆

《概率圖模型：原理與技術》這本書，光是書名就足夠讓人眼前一亮。我是一名對數據科學充滿熱情的獨立研究者，一直在尋找能夠係統性地學習概率圖模型這一強大工具的途徑。市麵上很多書籍要麼過於淺顯，難以滿足深入研究的需求；要麼過於晦澀，讓初學者望而卻步。我希望這本書能夠像一本“教科書”一樣，清晰地梳理齣概率圖模型的知識體係。我非常關注書中對“原理”部分的闡述，希望它能夠詳細解釋概率圖模型是如何錶示和推理不確定性的，包括如何定義聯閤概率分布，如何利用條件獨立性來簡化模型，以及各種模型的錶達能力。同時，“技術”部分更是我的重點關注對象，我期望書中能夠詳細介紹各種學習算法，比如如何從數據中學習模型的參數，以及如何進行模型選擇。此外，我還希望能看到一些關於如何將概率圖模型應用於不同類型數據（如時序數據、圖結構數據）的討論，以及相關的實現技巧。這本書的厚度讓我對內容的充實程度充滿信心，我期待它能為我提供足夠的理論深度和實踐指導，幫助我將概率圖模型這一工具熟練地應用於我的各種數據分析項目中。

評分☆☆☆☆☆

《概率圖模型：原理與技術》這本書，我剛拿到手，立刻被它大氣而又不失嚴謹的排版設計所吸引。我是一名在金融行業從事量化分析的工程師，在處理金融市場中的風險、定價以及投資組閤優化等問題時，不確定性是核心挑戰，而概率圖模型正是解決這類問題的強大工具。盡管我對統計建模和機器學習有一定的基礎，但對概率圖模型這一特定領域，一直渴望能有一本係統、權威的著作來深入學習。我非常期待這本書能夠清晰地解釋不同類型的概率圖模型，例如其概率分布的定義、錶示能力以及各自的優缺點。同時，"技術"部分對我來說尤為重要，我希望書中能夠詳細介紹各種推理算法，例如信念傳播、變分推斷等，以及如何在實際應用中進行參數估計和模型選擇。我特彆關注書中的案例分析，如果能有金融領域的實際應用場景，那將是極大的福音，能夠幫助我更好地理解如何將這些理論知識轉化為解決實際業務問題的方案。我對這本書的篇幅和內容深度有著很高的期望，希望它能夠提供足夠的細節來支撐我的深入學習和應用。我希望這本書能成為我工作中的一本“寶典”，幫助我更高效地構建和應用概率圖模型，從而在激烈的市場競爭中取得優勢。

評分☆☆☆☆☆

初見《概率圖模型：原理與技術》這本書，其厚重的身軀和嚴謹的封麵設計便透露齣一種不凡的學術氣質。我是一名在計算機視覺領域工作的博士生，而概率圖模型在目標識彆、圖像分割、場景理解等任務中扮演著至關重要的角色。盡管我對深度學習的各種模型非常熟悉，但我始終認為，深刻理解概率圖模型是通往更高級AI研究的必經之路。我期待這本書能夠從最基本的概率論和圖論概念齣發，係統地介紹貝葉斯網絡、馬爾可夫隨機場等核心模型。更重要的是，我希望它能詳細講解各種推理技術，包括精確推理和近似推理，並深入分析它們的優缺點和適用場景。在計算機視覺應用中，實時性和高效性是關鍵，因此我非常關注書中關於如何設計高效推理算法的內容。此外，我希望能看到一些將概率圖模型應用於具體計算機視覺問題的案例，例如如何用它們來建模圖像的全局結構，或者如何進行圖像數據的生成。這本書的結構，從“原理”到“技術”，似乎能夠提供一個完整的學習路徑。我期待它能幫助我理清概念，掌握工具，並最終能夠靈活運用這些模型來解決我在博士研究中遇到的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

拿到《概率圖模型：原理與技術》這本書，首先映入眼簾的是它那種嚴謹而又不失深度的裝幀風格，仿佛一本古老而又充滿智慧的百科全書。我是一名正在攻讀機器學習方嚮的研究生，而概率圖模型一直是我學術生涯中的一個重要課題，也是我一直試圖深入掌握的工具。市麵上關於機器學習的書籍琳琅滿目，但真正能夠深入講解概率圖模型的，且能夠兼顧理論深度和實踐指導的，卻並不多見。這本書的齣現，仿佛給我指明瞭一盞明燈。我非常看重它對"原理"的闡述，希望能夠清晰地理解各種概率圖模型的內在邏輯，例如生成模型與判彆模型的區彆，各種能量模型是如何構建的，以及它們在數學上的嚴謹推導過程。同時，"技術"部分更是我關注的焦點。我希望書中能夠詳細介紹各種算法，比如信念傳播、變分推斷、馬爾可夫鏈濛特卡洛方法等，並且能夠提供詳細的實現細節和優化技巧。在我的研究中，常常需要處理高維、復雜的數據，而概率圖模型正是解決這類問題的利器。我希望通過這本書，能夠掌握如何選擇閤適的圖模型，如何有效地學習模型參數，以及如何在實際應用中解釋和評估模型的結果。這本書的篇幅著實不小，這讓我對內容的詳盡程度抱有極大的信心。我期待它能夠不僅僅是理論的堆砌，更能包含豐富的圖示、算法僞代碼，甚至是一些實際案例的分析，這樣纔能真正幫助我理解和掌握這些復雜的概念。我希望這本書能成為我學術研究過程中重要的參考書，甚至是我撰寫論文時的思想啓濛者。

評分☆☆☆☆☆

《概率圖模型：原理與技術》這本書，我剛翻開幾頁，就被其開篇的宏大敘事和清晰的邏輯所吸引。作為一個在數據科學領域摸爬滾打多年的從業者，我深知概率圖模型在處理復雜、不確定性係統中的強大威力，但同時我也深感其理論體係的龐雜和學習麯綫的陡峭。市麵上很多介紹概率圖模型的書籍，要麼過於理論化，導緻初學者望而卻步；要麼過於偏重應用，忽視瞭對核心原理的深入講解。這本書的齣現，似乎試圖彌閤這種鴻溝。我尤其期待它能夠詳細闡述各種圖模型的數學基礎，比如如何從貝葉斯定理齣發推導齣聯閤概率分布，以及如何利用條件獨立性來簡化計算。而"技術"部分，更是我迫切希望瞭解的。我希望書中能夠詳細介紹各種推理算法，例如各種近似推斷的方法，以及它們在計算效率和精度上的權衡。此外，在實際應用中，模型的選擇、特徵工程、參數估計以及模型評估等環節都充滿瞭挑戰，我希望這本書能夠提供切實可行的指導。我關注的不僅僅是理論的掌握，更是如何將這些模型有效地應用於實際問題，解決現實世界的難題。這本書的篇幅和結構，給我一種它能夠係統地梳理概率圖模型知識體係的印象。我期待它能通過清晰的脈絡，引導讀者從基本概念逐步深入到高級技術，並且能夠在實際操作層麵給齣充分的說明和演示。我希望這本書能成為我工作中的得力助手，幫助我更有效地利用概率圖模型來解決復雜的數據分析和預測問題。

評分☆☆☆☆☆

最喜歡的一本書 這次終於買下來瞭 京東再一次 沒有讓我失望 ?

評分☆☆☆☆☆

不錯的書籍，印刷清晰，物流迅速，推薦閱讀，不錯的?好書，太重瞭

評分☆☆☆☆☆

給孩子買的，他喜歡，作為工具書

評分☆☆☆☆☆

內容看著很不錯，就是這麼貴的一本書，拿到手硬皮封麵就要摺斷瞭，書角也摺瞭

評分☆☆☆☆☆

東西還不錯，東西還不錯

評分☆☆☆☆☆

很好很有用的很有價值的書 值得一看 值得研究

評分☆☆☆☆☆

經典大部頭，太厚瞭，不知道今年能不能讀完

評分☆☆☆☆☆

概率圖模型：原理與技術 很厚很難的一本書 光看著就瑟瑟發抖

評分☆☆☆☆☆

不錯的書籍，印刷清晰，物流迅速，推薦閱讀，不錯的?好書，太重瞭