具体描述
概率图模型结合了概率论与图论的知识，提供了一种简单的可视化概率模型的方法，在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有着广阔的应用前景。本书旨在帮助读者学习使用概率图模型，理解计算机如何通过贝叶斯模型和马尔科夫模型来解决现实世界的问题，同时教会读者选择合适的R语言程序包、合适的算法来准备数据并建立模型。本书适合各行业的数据科学家、机器学习爱好者和工程师等人群阅读、使用。
作者简介
作者简介
David Bellot是法国国家信息与自动化研究所（INRIA）计算机科学专业的博士，致力于贝叶斯机器学习。他也是美国加州大学伯克利分校的博士后，为英特尔、Orange电信和巴克莱银行等公司工作过。他现在财经行业工作，使用机器学习技术开发财经市场的预测算法，同时也是开源项目，如Boost C 库的贡献者。 译者简介： 魏博，志诺维思（北京）基因科技有限公司高-级算法工程师。本科毕业于武汉大学数学系，博士毕业于中国科学院数学与系统科学研究院计算机软件与理论专业。前阿里巴巴优酷事业部视频搜索算法专家，欧普拉软件科技（北京）有限公司新闻推荐高-级算法工程师。长期关注于用户需求建模、行为建模和自动推理。数据挖掘、机器学习和数据可视化爱好者，尤其热衷于海量数据中用户视角和用户行为模式的刻画和推断，以及自然语言处理问题。
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读后感
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用户评价
这本书的叙事风格非常独特，它不像某些教科书那样试图用生动活泼的语言来“哄骗”读者接受知识，而是采取了一种冷峻、直接的学术风格。从信息论在图模型中的应用，到如何用最大流/最小割的概念来理解某些概率推断问题，作者的论证逻辑始终保持着一种极高的连贯性。我个人认为，它在处理“潜在变量模型”这块内容时，达到了一个高峰。无论是隐马尔可夫模型（HMM）还是混合高斯模型，作者都清晰地展示了如何从一个我们无法直接观测到的、但对数据生成过程至关重要的变量出发，去构建一个可计算的模型。特别是讲解EM算法（期望最大化）时，书中对于“Q函数”的推导过程，详尽到了令人赞叹的地步，每一个步骤的数学合理性都被充分论证。然而，这种过于严谨的写作方式也带来了一个小小的副作用——在涉及到一些前沿或更具争议性的模型扩展时，作者的笔墨显得有些保守，更专注于经典理论的打磨，对于那些最新的深度学习与图模型融合的实践案例，着墨不多，这让这本书在面对快速迭代的AI领域时，显得略微滞后。
评分这本**《概率图模型》**的封面设计得十分朴实，甚至可以说是有些古板，但内页的排版却出人意料地清晰。初读这本书时，我感觉自己像是在攀登一座信息密集的山峰，每一个概念的引入都伴随着严谨的数学推导。作者在介绍基础的概率论知识时，可以说是极其耐心的，甚至为那些对条件概率和贝叶斯定理感到头疼的读者提供了很多直观的例子。然而，当真正进入到马尔可夫随机场（MRF）和条件随机场（CRF）的部分时，我不得不承认，这需要极高的专注度。作者没有回避那些复杂的积分和求和符号，而是选择了正面迎击，试图通过数学的精确性来阐明背后的直觉。我特别欣赏其中关于“势函数”和“因子分解”的讨论，这部分处理得非常到位，让原本抽象的结构有了一个具体的物理图像。但坦白说，对于初学者而言，这前半部分的知识密度实在太大了，我常常需要在图书馆里耗上大半天，反复咀嚼每一句话，才能确保我对“最大似然估计”和“最大后验估计”之间的微妙差异有所体会。这本书的价值在于它的深度，但这种深度也构筑了一道不小的门槛。
评分这本书的价值不在于它能多快地教你实现一个预测模型，而在于它能让你彻底理解模型背后的**不确定性是如何被量化的和处理的**。我发现这本书在探讨“非参数”图模型时，展现了其广博的知识面。从狄利克雷过程（Dirichlet Process）到高斯过程（Gaussian Process）在图结构上的应用，作者展示了概率图模型并非只局限于有限状态空间。这些内容对于那些希望构建可以自我修正、适应新数据的模型的读者来说，是极其宝贵的知识点。美中不足的是，在软件实现和实际案例展示上，这本书显得有些不足。理论的重量压倒了实践的轻盈。虽然书中提供了伪代码来辅助理解算法流程，但对于习惯了Python或R中特定库的读者来说，从书中的公式推导到能够运行的代码之间，仍有一段不小的距离需要自己去搭建。它更像是一份“蓝图”，而非一套“成品工具箱”。阅读它需要投入大量的精力去构建心理模型，一旦构建成功，任何新的概率模型都会在你面前显露出清晰的结构脉络。
评分读完这本书的前三分之一，我最大的感受是，它更像是一本为已经有扎实统计学背景的工程师或研究生准备的参考手册，而不是一本轻松的入门读物。作者在讲解贝叶斯网络时，展现了一种近乎苛刻的系统性。从如何构建有向无环图（DAG）到各种推理算法，比如拒绝采样和吉布斯采样，每一步的逻辑链条都扣得非常紧密。我尤其喜欢它对推理复杂度的讨论，这一点很多教材都会一带而过，但这本书却详细分析了为什么某些推理问题是NP-难的，以及我们如何通过近似算法来缓解这个问题。在学习过程中，我发现书中的习题设计得很有挑战性，它们往往不是简单的公式代入，而是要求读者设计出能够处理特定领域数据（例如时间序列或图像分割）的图模型结构。这迫使我必须将理论知识与实际应用场景结合起来思考。说实话，我花了很长时间才真正理解“信念传播”算法的迭代过程，作者用图示辅助说明的方式虽然直观，但其背后涉及到的信息传递的数学本质，依然需要多次阅读才能消化。这本书的深度是毋庸置疑的，但它更像是让你学会“制造”工具，而不是仅仅学会“使用”工具。
评分我拿到这本书时，是抱着极大的期望去学习如何用概率的视角来统一处理各种复杂数据结构的。这本书的结构安排很巧妙，它将重心放在了**结构学习**和**参数估计**这两个核心议题上。在结构学习部分，作者详细比较了诸如评分法（Scoring-based methods）和约束法（Constraint-based methods）的优缺点，尤其是在处理离线数据时，如何选择一个既不过拟合又不过于稀疏的图结构，这个讨论非常深刻。但真正让我感到惊艳的是它对**因果推断**与**概率图模型**的结合。作者没有止步于相关性分析，而是引入了Do-Calculus的概念，试图回答“如果我干预了某个变量，结果会怎样”这类更深层次的问题。这种将图模型从描述性工具提升到因果性工具的尝试，极大地拓宽了我的视野。当然，因果推断的部分涉及的数学工具相对更高级一些，我不得不查阅了其他关于反事实推理的资料作为补充，才能完全跟上作者的思路。总的来说，这本书对于希望从根本上理解数据背后因果机制的研究者，具有不可替代的价值。
评分可能我对贝叶斯理解不够深刻。反正这本书把一些我本来明白的事儿给活生生讲到我自闭了????
评分可能我对贝叶斯理解不够深刻。反正这本书把一些我本来明白的事儿给活生生讲到我自闭了????
评分谁拿这本书入门？你是拿这本书学美术，还是学法语？ 这本书从排版到编辑绝对一流，就是内容写的很一般，适合对概率图模型非常了解，只希望用R语言来实现的人。另外，翻译的有一些生硬，读起来非常费力。
评分辣鸡书。本书关于概率图模型的所有内容都能在Heckerman在LGM的一篇文章里找到，还啰里啰嗦地写了这么多，远不如Heckerman那一篇文章清晰简练。此外又拉拉杂杂讲了一些贝叶斯统计的东西，最后好像要放个卫星讲LDA，但是无论讲什么都是一副好像要讲点什么，但又什么都没讲出来的样子。一星全给里面附的代码，就不用自己手写了。这种和中国三流教材一样要讲不讲的态度，作者对得起自己是个法国人吗？？？
评分谁拿这本书入门？你是拿这本书学美术，还是学法语？ 这本书从排版到编辑绝对一流，就是内容写的很一般，适合对概率图模型非常了解，只希望用R语言来实现的人。另外，翻译的有一些生硬，读起来非常费力。
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