具体描述
《概率图模型学习理论及其应用》是系统论述概率图模型的基本理论、学习算法及其应用的中文专著，内容包括概率图模型基本概念；完整数据集的概率图模型的学习理论；不完整数据集的概率图模型学习理论；无向概率图模型学习；新型学习方法；概率图模型在计算机视觉、个人信用风险评估及语言识别领域中的应用等部分。《概率图模型学习理论及其应用》从实例出发，由浅入深，直观与严谨相结合，并提供了详尽的参考文献。
好的，这是一份关于“概率图模型学习理论及其应用”这本书的简介，着重于介绍其他相关但又不直接涵盖该书核心内容的图书的特点和价值。 --- 《计算几何学导论：算法、结构与应用》 作者： 史蒂文·赫伯特 (Steven Herbert) 出版社： 科技先锋出版社 页数： 780页 定价： 188.00元 简介： 本书全面深入地探讨了计算几何学的核心理论、基础算法及其在现代科学技术中的广泛应用。计算几何学作为计算机科学与离散数学的交叉领域，研究如何利用算法来解决几何问题，是计算机图形学、机器人学、地理信息系统（GIS）乃至芯片设计等领域不可或缺的理论基石。 本书结构严谨，内容详实，旨在为读者提供一个坚实的计算几何学知识体系。全书分为四个主要部分：基础理论、核心算法、数据结构与高级主题。 第一部分：基础理论 本部分首先回顾了欧几里得几何与拓扑学的基本概念，为后续算法的建立提供必要的数学背景。重点阐述了几何对象（如点、线、多边形、多面体）的表示方法，包括齐次坐标、向量运算以及基础的凸性理论。此外，对计算几何中的基本量——如距离、角度、面积和体积的精确计算问题进行了深入剖析，并探讨了浮点数运算在几何计算中引入的误差问题及处理策略。 第二部分：核心算法 本部分是全书的重点，详细介绍了解决经典计算几何问题的关键算法。 1. 凸包（Convex Hull）： 涵盖了Graham扫描法、Jarvis步进法（Gift Wrapping）以及快速的Divide and Conquer方法，并比较了它们在不同维度数据上的性能差异。 2. 平面分割与空间划分： 重点介绍了线段交点检测、平面扫描算法（如Bentley-Ottmann算法）的精妙之处，以及如何利用这些技术来高效地组织几何信息。 3. 最近邻搜索（Nearest Neighbor Search）： 详细解释了K-D树和R树等空间划分数据结构，以及它们在高效查询中的应用。 4. 三角剖分与网格生成： 深入探讨了Delaunay三角剖分及其对偶结构Voronoi图的性质和构造算法，这是许多物理模拟和网格化问题的核心。 第三部分：数据结构与高级主题 本部分聚焦于支持高效几何查询和操作的特殊数据结构。除了上述的K-D树和R树外，还介绍了面向动态场景的结构维护方法。 在高级主题部分，本书涉及了计算机图形学中的光线追踪算法所需的基础几何计算，机器人路径规划中常见的可见性图构建，以及在计算拓扑学中用于分析复杂形状的关键概念。特别地，对计算几何在离散微分几何中的应用进行了探讨，展示了如何使用计算工具来研究曲面的局部和全局性质。 第四部分：应用实例 本部分通过具体的案例研究，展示了计算几何在实践中的巨大潜力。涵盖了机器人运动规划中的避障问题、GIS中的空间数据查询与分析、分子动力学模拟中的接触检测，以及计算机辅助设计（CAD）中模型布尔运算的实现细节。每项应用都配有清晰的算法流程图和复杂度分析。 本书特色： 算法的严谨证明： 每个核心算法都附带有详尽的数学证明，确保读者不仅知道“如何做”，更理解“为什么能这样做”。 伪代码的清晰性： 算法以标准化的伪代码呈现，易于移植到任何编程语言中实现。 丰富的练习题： 章节末尾设有不同难度的练习题，有助于巩固理论知识和提升算法设计能力。 本书适合高等院校计算机科学、数学、地理信息系统、机器人工程等专业的本科生高年级、研究生以及相关领域的工程师和研究人员作为教材或参考书使用。通过阅读本书，读者将能够掌握处理复杂几何问题的强大工具集。 --- 《高维数据分析与特征工程：从统计学习到深度表征》 作者： 艾米丽·陈 (Emily Chen) 出版社： 现代计算科学出版社 页数： 650页 定价： 158.00元 简介： 本书专注于处理现代数据科学领域中面临的核心挑战——高维数据的有效分析、降维处理以及特征的深度学习。在海量数据和特征爆炸的背景下，如何从噪声中提取有效信号，构建具有预测能力的模型，成为数据分析的关键瓶颈。本书系统地梳理了从经典统计方法到前沿深度学习框架在处理高维问题上的演进路径。 全书内容紧密围绕“维度灾难”的应对策略展开，结构上分为理论基础、线性与非线性降维、特征选择与提取、以及基于深度学习的表征学习四个主要板块。 第一部分：高维数据的统计基础与挑战 本部分奠定了理解高维分析的基础。首先回顾了多元统计分析的基本概念，如协方差矩阵、特征值分解的几何意义。随后，深入剖析了维度灾难的数学根源，包括距离度量在嵌入空间中的失效、样本稀疏性问题，以及高维空间中概率密度函数的奇异性。这一部分强调了数据分布的内在结构对后续分析方法的选择至关重要。 第二部分：经典降维技术与流形学习 本书详细介绍了用于降低数据维度的经典算法，并着重分析了它们的适用条件和局限性。 1. 线性方法： 重点讲解了主成分分析（PCA）的数学原理、最优子空间投影的含义，以及独立成分分析（ICA）在分离混合信号中的应用。对于SVD在数据压缩中的作用也进行了详细阐述。 2. 非线性降维（流形学习）： 鉴于许多真实世界的高维数据实际上嵌入在低维流形上，本部分投入大量篇幅介绍非线性方法。涵盖了Isomap（等距特征映射）、Locally Linear Embedding (LLE，局部线性嵌入) 和t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）。对于t-SNE在可视化中的强大能力和其在参数调整上面临的挑战进行了深入的实战指导。 第三部分：特征选择与构建的艺术 数据降维侧重于数据表示的紧凑性，而特征选择则关注于保留最具信息量的维度。本书区分了过滤法（Filter Methods）、包裹法（Wrapper Methods）和嵌入法（Embedded Methods）。 嵌入法： 特别强调了Lasso（L1正则化）和Ridge回归（L2正则化）在线性模型中进行特征筛选的作用。对这些正则化项如何影响模型复杂度与稀疏性进行了细致的数学推导。 特征交互构建： 讨论了如何通过领域知识和自动化的多项式组合来显式地构建高阶特征，以捕获数据中的非线性关系，为后续的回归或分类任务做准备。 第四部分：深度表征学习 作为本书的收官部分，本部分将分析的焦点转向了如何利用神经网络自动学习最优特征表示，从而超越传统降维方法的局限。 自动编码器（Autoencoders）： 详细介绍了标准的自编码器、去噪自编码器（Denoising AE）以及变分自编码器（VAE）。对VAE的概率建模视角及其在生成模型中的潜在作用进行了深入分析。 深度信念网络（DBN）与深度学习在稀疏表示中的应用： 探讨了如何通过多层非线性变换，逐步提取数据的层次化抽象特征。同时，结合了迁移学习的概念，展示了如何利用预训练模型（如BERT或ResNet）在高维数据（文本或图像）中提取语义丰富的底层表征。 本书的实践导向： 本书每章均配有基于Python和R语言的实例代码，使用真实或模拟的高维数据集（如基因表达数据、高光谱图像数据）来演示各种方法的实际效果。读者将学会如何根据数据的特性（如线性度、稀疏性、噪声水平）选择最合适的降维或特征工程策略，并利用交叉验证来评估降维后的模型性能。 本书是数据科学家、机器学习工程师以及需要深入理解高维数据处理流程的研究人员的必备参考书。它提供了从理论到实践的完整路线图，帮助读者驾驭复杂的数据世界。 ---
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讲得太简略了，还是推荐Koller的那本PGM
评分晦涩且公式乱来
评分讲得太简略了，还是推荐Koller的那本PGM
评分性价比还是挺高的，看起来不太轻松就是
评分晦涩且公式乱来
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