Graphical Models (Oxford Statistical Science Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford University Press, USA

作者:Steffen L. Lauritzen

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:1996-07-25

价格:USD 125.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780198522195

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
• Graphical Models
• Probabilistic Graphical Models
• Bayesian Networks
• Markov Networks
• Statistical Inference
• Machine Learning
• Artificial Intelligence
• Pattern Recognition
• Data Science
• Oxford Statistical Science Series

《概率图模型：理论、算法与应用》 概述 《概率图模型：理论、算法与应用》是一部深入探讨概率图模型（Probabilistic Graphical Models, PGM）这一强大工具的书籍。概率图模型是一种结合了图论和概率论的框架，用于表示和推理高维随机变量之间的依赖关系。本书旨在为读者提供一个全面而系统的理解，涵盖概率图模型的理论基础、核心算法以及在各个领域的实际应用。 内容详述 本书从基础概念入手，逐步深入到复杂的模型和技术。 第一部分：基础理论 概率论基础回顾： 本部分将回顾概率论中的基本概念，如随机变量、概率分布、条件概率、贝叶斯定理等，为后续概率图模型的学习奠定坚实的数学基础。 图论基础： 介绍图的基本概念，包括节点、边、有向图、无向图等，以及与图相关的各种术语，如连通性、割集等。 概率图模型的定义与表示： 贝叶斯网络（Bayesian Networks）： 详细介绍有向无环图（DAG）如何表示变量之间的因果关系或条件独立性。探讨如何通过局部条件概率分布（CPDs）来定义联合概率分布。 马尔可夫随机场（Markov Random Fields）： 讲解无向图如何表示变量之间的对称依赖关系。介绍势函数（Potentials）的概念，以及如何通过因子分解来定义联合概率分布。 有向与无向图的联系与转化： 探讨贝叶斯网络和马尔可夫随机场之间的相互转换，以及它们在表示能力上的异同。 第二部分：推理算法 推理是概率图模型的核心任务之一，本书将详细介绍各种推理算法。 推断的定义与分类： 明确推理的目标，例如计算边缘概率、条件概率、最大后验概率（MAP）等。将推理分为精确推理和近似推理。 精确推理算法： 变量消除（Variable Elimination）： 介绍基于图的动态规划方法，通过消去变量来计算所需的概率。 信念传播（Belief Propagation, BP）： 深入讲解在树形结构上的信念传播算法，并讨论其在一般图上的扩展（如Loopy Belief Propagation）。 因子图（Factor Graphs）： 引入因子图作为一种统一的表示框架，可以更方便地理解和实现变量消除和信念传播。 近似推理算法： 采样方法： 拒绝采样（Rejection Sampling）： 介绍基本的采样方法，并分析其效率限制。 重要性采样（Importance Sampling）： 详细讲解如何通过采样子集来近似目标分布。 马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）： 介绍Gibbs采样、Metropolis-Hastings算法等，用于从复杂分布中生成样本。 变分推断（Variational Inference）： 探讨如何通过优化一个近似分布来逼近真实后验分布。介绍Mean-field近似等常用变分方法。 第三部分：学习算法 在实际应用中，模型参数或结构通常是未知的，需要从数据中学习。 参数学习： 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）： 讲解如何在给定模型结构下，通过最大化观测数据的似然函数来估计参数。 最大后验估计（Maximum A Posteriori, MAP）： 介绍如何引入先验信息来估计参数。 EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）： 详细介绍EM算法在处理缺失数据或隐变量模型中的参数学习过程。 结构学习： 有向图结构学习： 介绍评分方法（Score-based methods）和约束方法（Constraint-based methods）来学习贝叶斯网络的结构。 无向图结构学习： 讨论如何学习马尔可夫随机场的结构，例如基于条件独立性测试的方法。 第四部分：高级主题与应用 本书还涉及一些更高级的主题和广泛的应用领域。 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMMs）： 作为一种经典的序列模型，深入讲解HMMs的推理（前向算法、后向算法、Viterbi算法）和学习（Baum-Welch算法）。 条件随机场（Conditional Random Fields, CRFs）： 介绍CRFs作为一种判别式模型，在序列标注等任务中的优势。 深度概率图模型： 探讨深度学习与概率图模型的结合，例如深度信念网络（Deep Belief Networks, DBNs）、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）等。 应用领域： 计算机视觉： 图像分割、物体识别、立体视觉等。 自然语言处理： 文本分类、词性标注、机器翻译、情感分析等。 生物信息学： 基因调控网络、蛋白质结构预测等。 医学诊断与预测： 疾病诊断、预后预测等。 金融建模： 风险评估、欺诈检测等。 推荐系统： 用户行为建模、物品推荐等。 目标读者 本书适合计算机科学、统计学、人工智能、工程学等领域的学生、研究人员和从业者。对于希望深入理解机器学习、数据挖掘和模式识别的读者来说，本书是不可或缺的参考。 本书特点 理论严谨与实践并重： 既深入探讨了概率图模型的数学理论，也提供了丰富的算法实现细节和实际应用案例。 结构清晰，循序渐进： 从基础概念到高级主题，内容组织合理，便于读者逐步掌握。 覆盖面广，实用性强： 涵盖了概率图模型的主要分支和核心技术，并展示了其在各个领域的广泛应用。 数学推导详细： 重要的数学推导都进行了清晰的阐述，帮助读者理解算法背后的原理。 通过阅读《概率图模型：理论、算法与应用》，读者将能够构建、推理和学习复杂的概率模型，从而解决实际世界中的各种问题。

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这本书的参考书目和延伸阅读建议，简直是为深度学习者准备的宝藏地图。在每一个关键章节的末尾，作者都列出了一个详尽的、经过精心筛选的文献列表。这不仅仅是简单的引用，更像是一个路线图，清晰地指明了当前研究的前沿方向和历史发展轨迹。我发现自己常常因为某个陌生的术语或某个未曾听闻的重要论文，而跳转到参考书目中去追根溯源，结果往往会发现几篇奠基性的工作被囊括其中。这使得这本书超越了一本孤立的教科书，它成了一个知识网络的中心节点，鼓励读者向更广阔的学术海洋进发。对于希望将理论知识转化为实际研究的读者来说，这种前瞻性的引导和资源的整合，其价值是无法用市面上的任何标准来衡量的，它真正做到了承前启后。

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关于书中的例题和习题设计，我必须给出高度评价。很多技术书籍的习题部分往往是公式的机械重复，但这本书的练习题似乎都被精心挑选过，它们不仅仅是检验你是否记住了某个公式，更多的是考察你对模型背后深刻含义的理解和实际应用的能力。有些习题的难度设置得相当巧妙，它们并非那种一眼就能看出解法的常规练习，而是需要读者结合前面多个章节的知识点进行融会贯通的综合分析。完成这些习题的过程，本身就是一次深入的学习和重构知识体系的过程。我甚至发现，有些习题的思考路径，比书本正文的某些论述还要更能启发我思考模型的局限性和扩展方向。可以说，这本书的“半本学习价值”来自于阅读，而另外“半本学习价值”则来自于对这些挑战性练习的征服。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的蓝色调搭配上简约的几何图形，立刻就给人一种严谨又不失现代感的印象。我拿到手的时候，光是翻阅扉页和目录，那种纸张的质感和装帧的考究就让我对接下来的阅读充满了期待。装帧的工艺处理得非常精细，即使是经常翻阅，书脊也不会轻易出现磨损的痕迹，这对于我这种喜欢把书摆在书架上“镇宅”的读者来说，简直太重要了。而且，从排版上看，字体的选择和行距的把握都非常到位，阅读起来非常舒服，即便是长时间沉浸在复杂的数学公式中，眼睛也不会感到过分的疲劳。这绝对不是那种随便印印就拿出来糊弄人的教材，看得出出版社在每一个细节上都下了真功夫，体现出对学术著作应有的尊重。说实话，光是捧着它，就感觉自己吸收了一半的知识，那种仪式感是电子书完全无法比拟的。

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这本书的行文风格，初读之下可能会觉得有些许的“精英主义”倾向，它没有试图用过度简化的比喻或过于口语化的语言来降低门槛。相反，作者选择了一种非常精准、严谨的数学语言进行表达，这对于习惯了直观解释的读者来说，可能需要一个适应期。但一旦你沉下心来，跟上作者的思路，你会发现这种精确性是极其宝贵的。它避免了因过度简化而产生的歧义，确保每一个定义的边界都清晰可见。我个人认为，这种不妥协的态度，恰恰体现了作者对这个领域复杂性的深刻理解和尊重。这本书更像是一位经验丰富、学识渊博的导师，他不会直接把答案塞给你，而是引导你通过严密的逻辑推理去发现真理，这种略带挑战性的阅读过程，反而极大地增强了知识的内化程度。

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拿到这本书，我最直观的感受就是内容的广度和深度令人咋舌。它似乎不满足于仅仅介绍核心的概率图模型，而是非常系统地将整个领域的发展脉络梳理得清清楚楚。从早期的马尔可夫随机场到后来的贝叶斯网络，再到涉及到最新动态的深度生成模型，作者似乎没有放过任何一个关键的理论基石或里程碑式的进展。我特别欣赏其中对推断算法那一部分的论述，那种层层递进的逻辑构建，让人仿佛走在一条精心铺设的知识阶梯上，每一步都踏实可靠。即便是那些我自认为已经掌握得比较牢固的知识点，通过作者的重新阐述，总能发现一些先前忽略的细微之处，那种“原来如此”的顿悟感，是阅读高质量学术著作才能带来的独特体验。它不是那种只停留在表面概念的概述，而是深入到了证明和推导的细节，对于想要真正掌握这门技术的读者来说，是无价之宝。

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