概率圖模型 基於R語言 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[法] David，Bellot（大衛·貝洛特） 著，魏博 譯

圖書標籤:

• 概率圖模型
• R語言
• 貝葉斯網絡
• 馬爾可夫網絡
• 因果推斷
• 機器學習
• 統計建模
• 數據分析
• 圖模型
• R語言編程

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115471345

版次：1

商品編碼：12256045

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：小16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：純質紙

頁數：185

正文語種：中文

編輯推薦

概率圖是什麼？
一種可視化概率模型的方法，有利於設計和開發新模型，在人工智能、機器學習和計算機視覺等領域應用廣泛。

讀者可以從本書中學到哪些知識？
·理解概率圖模型的概念，為特定的問題選取特定的概率圖模型。
·調整模型參數，自動發現新的模型。
·從簡單到復雜，逐步理解貝葉斯模型的基本原理。
·把標準的綫性迴歸模型轉換為強大的概率圖模型。
·理解當今産業界廣泛使用的模型。
·使用推斷和近似推斷算法，計算後驗概率分布。

本書是市場上基於R語言的概率圖圖書。異步社區提供配套代碼下載，網址http://www.epubit.com.cn/book/details/4893。

內容簡介

概率圖模型結閤瞭概率論與圖論的知識，提供瞭一種簡單的可視化概率模型的方法，在人工智能、機器學習和計算機視覺等領域有著廣闊的應用前景。本書旨在幫助讀者學習使用概率圖模型，理解計算機如何通過貝葉斯模型和馬爾科夫模型來解決現實世界的問題，同時教會讀者選擇閤適的R語言程序包、閤適的算法來準備數據並建立模型。本書適閤各行業的數據科學傢、機器學習愛好者和工程師等人群閱讀、使用。

作者簡介

David Bellot是法國國傢信息與自動化研究所（INRIA）計算機科學專業的博士，緻力於貝葉斯機器學習。他也是美國加州大學伯剋利分校的博士後，為英特爾、Orange電信和巴剋萊銀行等公司工作過。他現在財經行業工作，使用機器學習技術開發財經市場的預測算法，同時也是開源項目，如Boost C++庫的貢獻者。

譯者簡介：
魏博，誌諾維思（北京）基因科技有限公司高-級算法工程師。本科畢業於武漢大學數學係，博士畢業於中國科學院數學與係統科學研究院計算機軟件與理論專業。前阿裏巴巴優酷事業部視頻搜索算法專傢，歐普拉軟件科技（北京）有限公司新聞推薦高-級算法工程師。長期關注於用戶需求建模、行為建模和自動推理。數據挖掘、機器學習和數據可視化愛好者，尤其熱衷於海量數據中用戶視角和用戶行為模式的刻畫和推斷，以及自然語言處理問題。

目錄

第 1章　概率推理　1
1．1　機器學習　3
1．2　使用概率錶示不確定性 　4
1．2．1　信念和不確定性的概率錶示 　5
1．2．2　條件概率 　6
1．2．3　概率計算和隨機變量 　7
1．2．4　聯閤概率分布 　9
1．2．5　貝葉斯規則 　10
1．3　概率圖模型　18
1．3．1　概率模型 　18
1．3．2　圖和條件獨立 　19
1．3．3　分解分布 　21
1．3．4　有嚮模型 　22
1．3．5　無嚮模型 　23
1．3．6　示例和應用 　23
1．4　小結　27
第 2章　精 確推斷　28
2．1　構建圖模型　29
2．1．1　隨機變量的類型 　30
2．1．2　構建圖 　31
2．2　變量消解　37
2．3　和積與信念更新　39
2．4　聯結樹算法　43
2．5　概率圖模型示例　51
2．5．1　灑水器例子 　51
2．5．2　醫療專傢係統 　52
2．5．3　多於兩層的模型 　53
2．5．4　樹結構 　55
2．6　小結　56
第3章　學習參數　58
3．1　引言　59
3．2　通過推斷學習　63
3．3　zui大似然法　67
3．3．1　經驗分布和模型分布是如何關聯的？ 　67
3．3．2　zui大似然法和R語言實現 　69
3．3．3　應用 　73
3．4　學習隱含變量——期望zui大化算法　75
3．4．1　隱變量 　76
3．5　期望zui大化的算法原理　77
3．5．1　期望zui大化算法推導 　77
3．5．2　對圖模型使用期望zui大化算法 　79
3．6　小結　80
第4章　貝葉斯建模——基礎模型　82
4．1　樸素貝葉斯模型　82
4．1．1　錶示 　84
4．1．2　學習樸素貝葉斯模型 　85
4．1．3　完全貝葉斯的樸素貝葉斯模型 　87
4．2　Beta二項式分布　90
4．2．1　先驗分布 　94
4．2．2　帶有共軛屬性的後驗分布 　95
4．2．3　如何選取Beta參數的值　95
4．3　高斯混閤模型　97
4．3．1　定義　97
4．4　小結　104
第5章　近似推斷　105
5．1　從分布中采樣　106
5．2　基本采樣算法　108
5．2．1　標準分布　108
5．3　拒絕性采樣　111
5．3．1　R語言實現 　113
5．4　重要性采樣　119
5．4．1　R語言實現 　121
5．5　馬爾科夫鏈濛特卡洛算法　127
5．5．1　主要思想　127
5．5．2　Metropolis-Hastings算法 　128
5．6　概率圖模型MCMC算法R語言實現　135
5．6．1　安裝Stan和RStan 　136
5．6．2　RStan的簡單例子 　136
5．7　小結　137
第6章　貝葉斯建模——綫性模型　139
6．1　綫性迴歸　140
6．1．1　估計參數 　142
6．2　貝葉斯綫性模型　146
6．2．1　模型過擬閤 　147
6．2．2　綫性模型的圖模型 　149
6．2．3　後驗分布 　151
6．2．4　R語言實現 　153
6．2．5　一種穩定的實現 　156
6．2．6　更多R語言程序包　161
6．3　小結　161
第7章　概率混閤模型　162
7．1　混閤模型　162
7．2　混閤模型的期望zui大化　164
7．3　伯努利混閤　169
7．4　專傢混閤　172
7．5　隱狄利剋雷分布　176
7．5．1　LDA模型 　176
7．5．2　變分推斷 　179
7．5．3　示例　180
7．6　小結　183
附錄　184

探索數據中的隱秘聯係：一本關於統計建模與決策的實用指南 在信息爆炸的時代，我們每天都被海量數據包圍。然而，原始數據本身往往晦澀難懂，隱藏著復雜的內在結構和相互依賴關係。如何從這些紛繁蕪雜的數據中抽絲剝繭，揭示齣隱藏的規律，構建齣能夠理解、解釋甚至預測復雜現象的模型，是當前科學研究、商業決策乃至人工智能發展中的核心挑戰。本書正是為瞭應對這一挑戰而生，它將帶領讀者踏上一段深入理解和應用概率圖模型的精彩旅程。 為什麼是概率圖模型？ 概率圖模型（Probabilistic Graphical Models, PGMs）是近年來在人工智能、機器學習、統計學、計算機科學以及生物信息學等眾多領域備受矚目的強大工具。它們提供瞭一種直觀且強大的框架，用於錶示和推理具有不確定性且相互關聯的隨機變量之間的關係。簡單來說，PGMs擅長處理“不確定性”和“依賴性”。 想象一下，我們試圖理解一個人的健康狀況。健康受多種因素影響：遺傳、飲食、運動、睡眠、環境汙染等等。這些因素之間並非孤立，例如，不良飲食可能導緻肥胖，而肥胖又可能增加患心髒病的風險。同時，我們對這些因素的瞭解也並非完全確定，例如，某個指標的測量可能存在誤差，某個基因的作用可能因人而異。PGMs恰恰能夠優雅地捕捉這種復雜的、不確定的相互作用。 PGMs的核心在於結閤瞭概率論的強大錶達能力和圖論的直觀可視化能力。通過圖的結構（節點代錶隨機變量，邊代錶變量之間的直接依賴關係），我們可以清晰地描繪齣復雜係統中變量之間的概率依賴性。而概率論則賦予瞭我們量化這些依賴性並進行推理的能力。這種結閤使得PGMs在處理高維、稀疏、結構化數據時，展現齣卓越的性能。 本書將帶您領略哪些精彩內容？ 本書將以嚴謹的理論基礎為支撐，以實際應用為導嚮，係統地介紹概率圖模型的精髓，並著重於如何在真實世界的數據分析任務中有效地運用這些模型。我們將從最基礎的概念入手，逐步深入到更高級的主題，確保讀者能夠建立起紮實的理解。 第一部分：基石——概率論與圖論的融閤 我們將首先迴顧和梳理概率論中的關鍵概念，包括條件概率、貝葉斯定理、聯閤概率分布以及如何使用概率分布來描述隨機變量的不確定性。同時，我們也會介紹圖論的基礎知識，如節點、邊、圖的類型（有嚮圖、無嚮圖）以及它們在錶示關係時的優勢。 接著，本書將重點介紹概率圖模型的兩種主要類型： 貝葉斯網絡（Bayesian Networks）：基於有嚮無環圖（DAG），貝葉斯網絡擅長錶示變量之間的因果關係或傳遞關係。我們將深入探討其結構的學習（如何從數據中發現圖的結構）、參數的學習（如何估計變量之間的條件概率）以及推理（如何在給定某些證據的情況下，計算其他變量的概率）。我們會學習如何錶示和推理諸如天氣預報、疾病診斷、故障檢測等問題。 馬爾可夫隨機場（Markov Random Fields）：基於無嚮圖，馬爾可夫隨機場更側重於變量之間的對稱依賴關係，常用於錶示具有空間或時序結構的係統，如圖像處理、自然語言處理中的序列建模等。我們將學習其勢函數（potential functions）的概念，以及如何利用它們來定義聯閤概率分布。 第二部分：深入理解——推斷與學習 僅僅瞭解模型的結構是不夠的，更重要的是如何利用模型進行推理和學習。 推理（Inference）：給定一個已知的概率圖模型，我們如何迴答“如果X發生，Y發生的概率是多少？”這類問題？本書將介紹精確推理算法，如變量消除（Variable Elimination）和信念傳播（Belief Propagation），它們在小規模模型上錶現齣色。同時，我們也會探討近似推理方法，如馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法和變分推斷（Variational Inference），這些方法對於處理大規模、復雜的模型至關重要。我們將學習如何通過推理來預測未知、解釋觀測、以及進行決策。 學習（Learning）：在實際應用中，我們往往不知道模型的具體結構和參數。本書將詳細講解如何從數據中學習概率圖模型。這包括學習模型的結構（結構學習），例如如何判斷哪些變量之間應該有邊連接；以及學習模型的參數（參數學習），例如如何估計條件概率錶（CPTs）或勢函數。我們將討論最大似然估計（MLE）、最大後驗估計（MAP）等常用方法。 第三部分：實踐應用——工具與案例 理論知識需要通過實踐來鞏固。本書將引入一係列實際應用場景，並展示如何利用這些場景來驅動對概率圖模型的理解。 特定模型詳解：我們將深入探討一些重要的概率圖模型變種，例如： 條件隨機場（Conditional Random Fields, CRFs）：在序列標注任務中錶現優異，例如詞性標注、命名實體識彆。 隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Models, HMMs）：在語音識彆、生物序列分析等領域有著廣泛應用。 因子圖（Factor Graphs）：一種更通用的錶示方式，能夠統一錶示貝葉斯網絡和馬爾可夫隨機場，並簡化推理過程。 真實世界案例分析：我們將選取多個引人入勝的真實世界案例，例如： 醫療診斷：如何利用癥狀、檢查結果來推斷潛在疾病。 推薦係統：如何根據用戶的曆史行為來預測其可能喜歡的物品。 自然語言處理：如何理解句子結構、進行文本分類。 計算機視覺：如何進行圖像分割、物體識彆。 金融建模：如何預測股票價格、評估風險。 我們將逐步引導讀者將所學知識應用於這些案例，分析問題，設計模型，進行實驗，並解釋結果。 本書的特色與價值 本書的撰寫力求在理論深度和實踐可操作性之間取得最佳平衡。我們不僅僅停留在概念的介紹，更強調“如何做”。 循序漸進的教學設計：從基礎概念到復雜模型，邏輯清晰，結構嚴謹，便於讀者逐步掌握。 豐富的數學推導：必要的數學推導將為讀者提供深刻的理解，但不會過於晦澀，始終圍繞核心概念展開。 貫穿始終的案例驅動：通過生動的案例，將抽象的模型具象化，幫助讀者理解其應用價值。 強調模型選擇與應用：指導讀者如何在不同的問題場景下，選擇最適閤的概率圖模型，並進行有效的建模與求解。 誰將受益於本書？ 本書適閤以下讀者群體： 研究生和高年級本科生：學習人工智能、機器學習、統計學、計算機科學等相關專業的學生。 數據科學傢和機器學習工程師：希望掌握一種更強大、更靈活的建模工具，以解決復雜的數據分析問題。 研究人員：在各個領域需要處理不確定性數據和復雜依賴關係的科研人員。 對概率模型和智能係統感興趣的讀者：希望深入瞭解人工智能背後核心建模思想的愛好者。 掌握概率圖模型，就如同獲得瞭一把開啓數據智慧之門的鑰匙。它不僅能夠幫助我們更好地理解數據，更重要的是，能夠指導我們做齣更明智、更理性的決策。希望本書能成為您探索概率圖模型世界的忠實夥伴，助您在數據驅動的時代乘風破浪。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計確實很用心，字體大小適中，行距閤理，閱讀起來非常舒適，不會感到擁擠或疲勞。書中的圖示也十分精美，綫條清晰，顔色搭配得當，有效地輔助理解瞭復雜的數學概念和模型結構。我特彆欣賞作者在解釋抽象概念時，能夠穿插生動形象的比喻和類比，這使得原本枯燥的理論知識變得生動有趣，更容易被接受。例如，在介紹貝葉斯網絡的條件獨立性時，書中可能引用瞭生活中某個場景來類比，從而幫助讀者快速抓住核心思想。同時，書中對於R語言代碼的呈現方式也值得稱贊，代碼塊格式統一，縮進清晰，關鍵部分還可能用加粗或其他方式突齣顯示，方便讀者閱讀和復製。如果書中還能提供下載代碼的鏈接，那就更加完美瞭，這樣讀者就可以直接運行，而無需手動輸入。我最期待的是書中能夠包含一些關於模型評估和選擇的章節，因為在實際應用中，如何選擇最適閤的概率圖模型，以及如何評估模型的性能，是至關重要的環節。希望作者能夠在這方麵給予充分的指導和建議。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在數據科學領域摸爬滾打的從業者，我對概率圖模型的重要性深有體會。在處理復雜的、具有潛在依賴關係的數據時，傳統的統計模型往往顯得力不從心。而概率圖模型，尤其是像貝葉斯網絡和馬爾可夫隨機場這樣的模型，能夠直觀地錶示變量之間的依賴關係，並提供強大的推理能力。因此，我一直在尋找一本既能深入講解理論，又能結閤實際操作的教材。這本書以R語言為工具，這一點對我來說尤為吸引人。R語言生態係統擁有豐富的統計和機器學習庫，能夠方便地實現各種概率圖模型。我希望書中能夠詳細介紹如何在R語言中構建、訓練和推理這些模型，並且能夠提供一些實際數據集的案例，讓我能夠將所學知識應用到真實問題中。例如，在醫療診斷、金融風險評估、自然語言處理等領域，概率圖模型都有著廣泛的應用，我渴望通過這本書瞭解如何在這些領域運用R語言解決實際問題。對於那些希望在機器學習和人工智能領域深入發展的讀者來說，掌握概率圖模型無疑是一項核心競爭力，而這本書似乎提供瞭這樣一條通往掌握之路。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校的學生，正在攻讀統計學專業。概率圖模型是我課程體係中非常重要的一環，也是我一直以來覺得比較難以深入掌握的領域。市麵上關於概率圖模型的書籍不少，但很多都過於偏重理論，或者例子不夠貼閤實際，學習起來總感覺隔靴搔癢。當看到這本書以R語言為切入點，我感到非常驚喜。我一直比較熟悉R語言，也希望能夠將所學的理論知識應用到R語言的實踐中。這本書的齣現，恰好滿足瞭我的需求。我非常期待書中能夠從最基礎的概念講起，例如概率圖模型的定義、分類，以及它們在統計學中的基礎地位。然後，深入講解各種常見的概率圖模型，如貝葉斯網絡、馬爾可夫隨機場、高斯混閤模型等，並且為每一種模型提供清晰的數學推導和直觀的解釋。最關鍵的是，我希望書中能夠提供詳細的R語言實現代碼，並配以逐步的講解，讓我能夠跟著書中的例子，一步步地在R環境中構建和運行這些模型。這樣，我就能更好地理解模型的工作原理，並為我今後的畢業設計或科研項目打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝和印刷質量都相當不錯，紙張厚實，封麵設計也比較簡潔大氣，給人一種專業嚴謹的感覺。書脊挺括，拿在手裏分量十足，一看就知道內容不會膚淺。翻開目錄，章節的編排邏輯清晰，從基礎概念的介紹，到各種具體概率圖模型的講解，再到實際應用的案例分析，層層遞進，非常適閤想要係統學習概率圖模型的人。雖然我還沒有深入閱讀，但僅僅是瀏覽目錄，就能感受到作者在內容組織上的用心。我特彆期待後麵的內容，比如貝葉斯網絡的原理與推斷，馬爾可夫隨機場的應用，以及隱馬爾可夫模型在序列數據分析中的作用。R語言作為實現工具的引入，也大大增強瞭這本書的實用性。我一直覺得理論學習離不開實踐，而通過R語言的代碼示例，我們不僅能理解模型是如何運作的，更能親手去實現和調試，這對於加深理解和掌握技能至關重要。希望書中提供的R語言代碼能夠詳細易懂，並配有清晰的注釋，這樣即便是R語言初學者也能快速上手。總的來說，這本書從外觀到內容框架都給我留下瞭深刻的第一印象，讓我充滿期待，相信它會成為我學習概率圖模型道路上的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的外觀設計雖然不是最花哨的，但卻散發齣一種沉靜而專業的魅力。厚重的書頁和紮實的裝訂，都傳遞齣一種“乾貨滿滿”的信號。對於我這樣希望深入理解概率圖模型核心思想的讀者來說，這種樸實無華的設計反而更能引起我的共鳴。我更關注的是書中內容是否能夠幫助我構建起對概率圖模型的係統性認知。我希望書中能夠清晰地闡述概率圖模型在機器學習領域的核心地位，例如它如何成為連接統計學和人工智能的重要橋梁。在模型講解方麵，我期待能夠看到對不同類型概率圖模型（如生成模型和判彆模型）的細緻區分，以及它們各自的適用場景。對於R語言的應用，我希望它能不僅僅停留在調用現成函數層麵，而是能展示一些基礎算法的R語言實現思路，甚至是對現有R包的源碼進行一些解讀，這樣能幫助我更深入地理解算法的內部機製。此外，如果書中能涉及一些概率圖模型在深度學習中的應用，例如與神經網絡結閤的思路，那就更具前瞻性瞭，因為這代錶瞭概率圖模型未來的發展方嚮。

評分☆☆☆☆☆

書不錯

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書

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好

評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

比斯坦福那本要薄很多多，適閤入門

評分☆☆☆☆☆

可以！！！

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好