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☆☆☆☆☆

出版者:The MIT Press

作者:Daphne Koller

出品人:

页数:1280

译者:

出版时间:2009-7-31

价格:USD 120.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262013192

丛书系列:Adaptive Computation and Machine Learning

图书标签:

机器学习
概率图模型
Graph-Model
数学
MachineLearning
计算机
数据挖掘
算法
概率图模型
贝叶斯网络
马尔可夫随机场
图模型
机器学习
统计推断
人工智能
深度学习
因果推断
推理算法

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具体描述

Most tasks require a person or an automated system to reason--to reach conclusions based on available information. The framework of probabilistic graphical models, presented in this book, provides a general approach for this task. The approach is model-based, allowing interpretable models to be constructed and then manipulated by reasoning algorithms. These models can also be learned automatically from data, allowing the approach to be used in cases where manually constructing a model is difficult or even impossible. Because uncertainty is an inescapable aspect of most real-world applications, the book focuses on probabilistic models, which make the uncertainty explicit and provide models that are more faithful to reality. Probabilistic Graphical Models discusses a variety of models, spanning Bayesian networks, undirected Markov networks, discrete and continuous models, and extensions to deal with dynamical systems and relational data. For each class of models, the text describes the three fundamental cornerstones: representation, inference, and learning, presenting both basic concepts and advanced techniques. Finally, the book considers the use of the proposed framework for causal reasoning and decision making under uncertainty. The main text in each chapter provides the detailed technical development of the key ideas. Most chapters also include boxes with additional material: skill boxes, which describe techniques; case study boxes, which discuss empirical cases related to the approach described in the text, including applications in computer vision, robotics, natural language understanding, and computational biology; and concept boxes, which present significant concepts drawn from the material in the chapter. Instructors (and readers) can group chapters in various combinations, from core topics to more technically advanced material, to suit their particular needs.

《概率图模型》是一本深入探讨概率图模型（Probabilistic Graphical Models, PGM）这一强大而灵活的机器学习和人工智能框架的著作。本书并非简单地罗列算法，而是从根本上剖析PGM的理论基础、核心概念、建模技术以及在实际问题中的应用。本书的开篇，将带领读者进入概率建模的世界，介绍概率论在理解不确定性数据中的核心作用。读者将学习如何用概率分布来量化知识和不确定性，并理解如何构建能够捕捉复杂变量之间依赖关系的概率模型。这部分内容将奠定坚实的理论基础，为后续深入学习PGM打下坚实的地基。随后，本书将聚焦于概率图模型的核心——图结构。读者将学习到有向图模型（如贝叶斯网络）和无向图模型（如马尔可夫随机场）的基本原理。理解图结构如何直观地表示变量之间的条件独立性关系，是构建高效概率模型的关键。本书将详细解释不同类型的图结构及其对应的概率语义，帮助读者掌握如何根据实际问题选择合适的图模型。在掌握了图结构的基础上，本书将深入讲解概率图模型的推理（Inference）问题。这是PGM中最具挑战性也最核心的部分之一。推理的目的是从一个已知的概率模型中推断出未知变量的概率分布，例如计算证据下的后验概率、边缘概率等。本书将详细介绍精确推理方法，如信念传播（Belief Propagation）、祖先采样（Ancestral Sampling）以及各种动态规划算法，并分析其计算复杂度和适用范围。同时，对于大规模和复杂模型，精确推理往往难以实现，因此本书也将引入各种近似推理技术，包括马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）方法、变分推断（Variational Inference）等，并讨论它们的优缺点和应用场景。除了模型构建和推理，本书还将详细阐述概率图模型的学习（Learning）过程。学习的目标是从数据中估计出模型的结构和参数。对于参数学习，本书将介绍最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）和最大后验估计（Maximum A Posteriori, MAP）等方法，并深入讨论如何处理存在缺失数据或结构化先验知识的情况。在模型结构学习方面，本书将探讨如何自动发现变量之间的依赖关系，包括评分法（Score-based methods）和约束法（Constraint-based methods），并介绍如何使用信息论准则来评估和选择模型结构。本书还将涵盖一些高级主题和特定类型的概率图模型，以拓展读者的视野。例如，书中可能会介绍因子图（Factor Graphs），它作为一种统一的表示框架，能够更灵活地表示复杂的模型。此外，读者还将了解到隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMMs）在序列数据建模中的经典应用，以及条件随机场（Conditional Random Fields, CRFs）在结构化预测任务中的强大能力。对于深度学习的兴起，本书也会探讨如何将概率图模型与深度学习相结合，例如深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machines）和生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）中的概率思想，从而构建更强大、更具表达力的模型。在应用层面，本书将通过丰富的案例研究，展示概率图模型在各个领域的广泛应用，包括但不限于：计算机视觉：图像分割、目标识别、场景理解等。自然语言处理：词性标注、命名实体识别、机器翻译、情感分析等。生物信息学：基因序列分析、蛋白质结构预测、疾病诊断等。推荐系统：用户行为预测、商品推荐等。机器人学：状态估计、路径规划、SLAM（同步定位与地图构建）等。金融建模：风险评估、欺诈检测等。本书旨在为研究人员、学生和工程师提供一个深入理解概率图模型的全面指南。通过掌握本书的内容，读者将能够自信地选择、构建、推断和学习概率图模型，并将其应用于解决实际世界中的各种复杂问题，从而在人工智能和机器学习领域取得更大的进展。本书强调理论与实践的结合，通过清晰的解释和生动的例子，力求让读者不仅理解“是什么”，更能理解“为什么”和“如何做”。

作者简介

目录信息

致谢
插图目录
算法目录
专栏目录
第1章引言
1.1 动机
1.2结构化概率模型
1.2.1概率图模型
1.2.2表示、推理、学习
1.3概述和路线图
1.3.1各章的概述
1.3.2读者指南
1.3_3与其他学科的联系
1.4历史注记
第2章基础知识
2.1 概率论
2.1.1概率分布
2.1.2概率中的基本概念
2.1.3随机变量与联合分布
2.1.4独立性与条件独立性
2.1.5查询一个分布
2.1.6连续空间
2.1.7期望与方差
2.2 图
2.2.1 节点与边
2.2.2 子图
2.2.3 路径与迹
2.2.4圈与环
2.3相关文献
2.4 习题
第Ⅰ部分表示
第3章贝叶斯网表示
3.1独立性性质的利用
3.1.1随机变量的独立性
3.1.2条件参数化方法
3.1.3朴素贝叶斯模型
3.2 贝叶斯网
3.2.1学生示例回顾
3.2.2 贝叶斯网的基本独立性
3.2.3 图与分布
3.3 图中的独立性
3.3.1 d.分离
3.3.2可靠性与完备性
3.3.3 d.分离算法
3.3.4 1.等价
3.4从分布到图
3.4.1 最小I—map
3.4.2 P—map
3.4.3 发现P—map
3.5 小结
3.6相关文献
3.7 习题
第4章无向图模型
4.1 误解示例
4.2 参数化
4.2.1因子
4.2.2吉布斯分布与马尔可夫网
4.2.3简化的马尔可夫网
4.3马尔可夫网的独立性
4.3.1基本独立性
4.3.2独立性回顾
4.3.3从分布到图
4.4参数化回顾
4.4.1细粒度参数化方法
4.4.2过参数化
4.5 贝叶斯网与马尔可夫网
4.5.1 从贝叶斯网到马尔可夫网
4.5.2从马尔可夫网到贝叶斯网
4.5.3 弦图
4.6部分有向模型
4.6.1条件随机场
4.6.2链图模型
4.7总结与讨论
4.8相关文献
4.9 习题
第5章局部概率模型
5.1 CPD表
5.2确定性CPD
5.2.1 表示
5.2.2独立性
5.3特定上下文CPD
5.3.1 表示
5.3.2独立性
5.4因果影响的独立性
5.4.1 Noisy—or模型
5.4.2广义线性模型
5.4.3一般公式化表示
5.4.4独立性
5.5连续变量
5.5.1混合模型
5.6条件贝叶斯网
5.7总结
5.8相关文献
5.9习题
第6章基于模板的表示
6.1引言
6.2时序模型
6.2.1基本假设
6.2.2动态贝叶斯网
6.2.3状态—观测模型
6.3模板变量与模板因子
6.4对象—关系领域的有向概率模型
6.4.1 Plate模型
6.4.2概率关系模型
6.5无向表示
6.6结构不确定性
6.6.1关系不确定性
6.6.2对象不确定性
6.7小结
6.8 相关文献
6.9习题
第7章高斯网络模型
7.1 多元高斯分布
7.1.1基本参数化方法
7.1.2高斯分布的运算
7.1.3高斯分布的独立性
7.2高斯贝叶斯网
7.3 高斯马尔可夫随机场
7.4 小结
7.5相关文献
7.6习题
第8章指数族
8.1 引言
8.2 指数族
8.2.1线性指数族
8.3因式化的指数族（factored exponential families）
8.3.1乘积分布（product distributions）
8.3.2 贝叶斯网
8.4熵和相对熵
8.4.1 熵
8.4.2相对熵
8.5 投影
8.5.1 比较
8.5.2 M.投影
8.5.3 I—投影
8.6 小结
8.7相关文献
8.8 习是亟
第Ⅱ部分推理
第Ⅲ部分学习
第Ⅳ部分行为与决策
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

第一次接触到概率图是在PRML第八章，讲的不是很详细，可以说不详细，就是说了说啥是概率图而已。然后再cousra上看到这门课没有坚持下去。幸好，我T大有一门课就是用这书作为教材，我就选修了这门课。不上则已，一上而一发不可收。清晰的框架无人企及。把概率图分为表示推断与...

评分☆☆☆☆☆

http://pan.baidu.com/s/1gd98yx9 其他的就不说了, 结合视频学习吧感觉还是挺难的, 但是不学习的话, 好多地方都会遇到瓶颈. 抱歉，你的评论太短了抱歉，你的评论太短了抱歉，你的评论太短了抱歉，你的评论太短了抱歉，你的评论太短了抱歉，你的评论太短了抱歉，你的...

评分☆☆☆☆☆

8.9mb完整电子版万众期待国内首发 http://ishare.iask.sina.com.cn/f/37600277.html 抱歉，你的评论太短了抱歉，你的评论太短了抱歉，你的评论太短了够了吧

评分☆☆☆☆☆

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，理解世界的本质在于理解事物之间的联系，而当这种联系带有不确定性时，概率图模型就显得尤为重要。这本书的名字本身就充满了吸引力，它似乎暗示着一种能够将模糊的概率转化为清晰的模型，并将复杂的相互作用可视化呈现的强大能力。我是一名对数据分析和建模充满热情的数据科学爱好者，一直希望能够掌握能够处理复杂变量之间关系的方法。我期待这本书能够从最基础的概率论概念出发，循序渐进地介绍概率图模型，并深入讲解各种主要的图模型类型，例如贝叶斯网络、马尔可夫随机场等。更重要的是，我希望书中能够提供清晰的推断和学习算法的讲解，并给出如何将这些模型应用于实际数据分析场景的指导，例如在推荐系统、图像识别或自然语言理解等领域。这本书对我来说，不仅是学习知识的工具，更是一次探索未知，解锁数据潜能的旅程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计极具吸引力，深邃的蓝色背景搭配着抽象但又充满科技感的图形，仿佛预示着书中将要探索的复杂而迷人的概率世界。我拿到这本书的时候，就被它沉甸甸的质感和精美的排版所打动，这不仅仅是一本技术书籍，更是一件艺术品。我平时就对那些能够用数学语言描述现实世界现象的学科充满好奇，而概率图模型正是一个能够连接抽象数学和具体应用的绝佳桥梁。我一直对如何用模型来理解和预测不确定性事件感到着迷，比如天气变化、股票市场的波动，甚至是我们大脑的决策过程。这本书的出现，就像是在我求知之路上点亮了一盏明灯，我迫不及待地想深入其中，去了解那些隐藏在数据背后的规律和机制。我预感这本书会颠覆我对很多问题的看法，让我能够以一种全新的视角去审视周围的世界。它不仅仅是理论的堆砌，我期待它能带来关于如何实际应用这些模型解决现实问题的深刻洞见，让我能够将书中的知识转化为实际的技能，去解决那些曾经让我困扰不已的问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我这个长期在人工智能领域摸爬滚打的研究者来说，无异于一份期待已久的珍贵礼物。我一直在寻找一本能够系统性地、深入浅出地介绍概率图模型这一强大工具的书籍。市面上虽然不乏相关的资料，但往往要么过于理论化，晦涩难懂，要么过于浅尝辄止，缺乏深度。这本书的封面设计就透露出一种严谨而不失优雅的气质，让我对它寄予厚望。我希望它能够涵盖从基础概念到高级应用的完整体系，能够清晰地梳理不同模型之间的联系与区别，并提供丰富的实例来佐证理论。尤其吸引我的是，我希望能在这本书中找到关于模型构建、推断以及学习方面的详细指导，这些都是在实际项目中最具挑战性的部分。我期待这本书能够成为我案头必备的参考书，当我遇到复杂的概率建模问题时，能够翻开它，找到解决之道。我也希望它能激发我更多关于模型创新和应用场景的思考，推动我在相关研究领域取得新的突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，标志着一个重要研究方向的进一步成熟。我一直关注着概率图模型的发展，并对其在各个领域的应用潜力深感振奋。我期望这本书能够提供一个全面而深入的视角，覆盖从基础理论到前沿应用的各个层面。作为一名对计算统计学和机器学习有浓厚兴趣的学生，我特别希望这本书能够提供扎实的理论基础，包括不同类型的图模型（如贝叶斯网络、马尔可夫随机场）的定义、性质以及它们之间的相互转换。此外，我更期待书中能够详细阐述模型的推断（inference）和学习（learning）算法，例如变分推断、MCMC方法，以及参数估计和结构学习的技巧。如果书中还能包含一些实际案例分析，展示这些模型如何在实际问题中得到应用，那将对我理解和掌握这一技术非常有帮助。这本书的出现，无疑为我深入学习和研究这一领域提供了宝贵的资源。

评分☆☆☆☆☆

自从我第一次听说“概率图模型”这个概念以来，我就对它充满了好奇。它听起来就像是那种能够将我们对世界的理解提升到一个全新层次的神秘工具。我一直着迷于那些能够揭示事物内在联系和因果关系的科学理论，而概率图模型似乎正是这样一种能够将不确定性和复杂性都纳入考量的强大框架。我脑海中总是浮现出各种各样需要处理不确定性的场景，比如在医学诊断中评估疾病的发生概率，在金融领域预测投资风险，或者是在自然语言处理中理解词语之间的概率关系。我希望这本书能够带领我一步步揭开概率图模型的面纱，让我理解它的基本原理，掌握它的构建方法，并学会如何运用它来解决实际问题。我期待这本书能够用清晰易懂的语言，配以直观的图示，让我能够轻松地理解那些复杂的数学概念，并且能够将其融会贯通，形成自己解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

内容很全面。第一次读的时候觉得有很多数学推导看不懂，后来才知道，那是错误。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

textbook this term..

评分☆☆☆☆☆

垃圾！啰嗦，定义不清晰，redundant。

评分☆☆☆☆☆

the book is glowing with intelligence, and still after two years

评分☆☆☆☆☆

errata is a bit long...囧