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出版者:Wiley-Blackwell

作者:Christian Borgelt

出品人:

页数:404

译者:

出版时间:2009-8-7

价格:GBP 85.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470722107

丛书系列:

图书标签:

• Graph
• GM
• 图模型
• Data
• Graphical Models
• Probabilistic Graphical Models
• Bayesian Networks
• Markov Networks
• Machine Learning
• Artificial Intelligence
• Statistics
• Inference
• Representation
• Algorithms

《图解世界：从物理粒子到社会网络》 这本书并非关于图形模型，而是邀请您踏上一场宏伟的视觉探索之旅，揭示隐藏在宇宙万物背后的结构与联系。我们将深入浅出地解析各种“图形”，并非您想象中的数学图论，而是指那些能够以直观、可视化的方式描绘事物之间相互关系和演变模式的工具。 第一部分：微观世界的秩序 首先，我们从最基础的层面开始。您将看到原子如何通过共价键、离子键和金属键形成分子，这些键的形成过程以精美的三维模型呈现，清晰展现了电子的分布和能量的流动。我们将解析DNA的双螺旋结构，如同一个精巧的遗传密码链，解释其如何存储和传递生命信息。进一步，我们会深入细胞的运作，用动态图解展示蛋白质的合成、能量的代谢以及信号的传递，让您直观理解生命活动的复杂性。 第二部分：宏观世界的连接 视角转向更广阔的范围，我们将探索地球的构成。板块构造理论不再是枯燥的文字，而是通过地幔对流的动态模拟，展示大陆漂移的力量。我们会剖析气候系统，用流动的等温线和风场图解，揭示厄尔尼诺现象的全球影响，以及温室效应如何改变着我们赖以生存的环境。从地理图景出发，我们将关注人类文明的足迹。古老的贸易路线如何连接起世界各地，丝绸之路的繁荣与衰落，在地图上以时间轴的方式呈现，展现了文化的交融与冲突。 第三部分：社会与信息的网络 进入人类社会，我们将探讨信息是如何传播和影响我们的。社交网络不再是抽象的概念，而是通过节点和连线的可视化，展示信息在人群中的传播路径，以及意见领袖的影响力。我们将分析流行病的传播模型，用直观的感染扩散图，阐述病毒如何在社区中蔓延，以及采取何种措施可以有效控制。从信息流到社会结构，我们将审视城市的发展模式，用城市规划图和人口密度分布图，展示城市的扩张、功能的划分以及交通网络的演变。 第四部分：思想与创意的激荡 最后，我们将目光投向抽象的领域——思想与创意。科学发现的历程，将以知识图谱的方式呈现，展示不同概念之间的联系，以及一个理论如何孕育出另一个理论。艺术作品的演变，也将通过风格分析和主题关联图，展现不同流派的传承与创新。我们会探讨语言的发展，用词汇演变树和语法结构图，展示语言是如何随着时间和地域而变化的。 这本书的特点： 视觉优先： 每一页都充满了精心设计的图表、插画、动画示意图和数据可视化，让抽象的概念变得触手可及。 跨学科视角： 内容涵盖物理、化学、生物、地理、历史、社会学、计算机科学、艺术等多个领域，展现了世界的多样性和统一性。 通俗易懂： 即使没有专业背景，读者也能通过直观的图解理解复杂的原理和概念。 启发思考： 通过展示事物之间的联系和模式，激发读者对世界运作方式的深入思考和探索。 《图解世界：从物理粒子到社会网络》是一本关于如何“看”世界的书。它将帮助您超越文字的局限，用全新的视角去理解我们所处的宏观与微观宇宙，以及其中无处不在的连接和秩序。准备好迎接一场前所未有的视觉盛宴，开启一场探索事物本质的奇妙旅程吧！

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这本书，说实话，拿到手上的时候，我内心是有点忐忑的。封面设计得相当朴实，那种理工科教材特有的深色背景配上冷色调的文字，一下子就把人拉回了那些需要啃下厚厚一叠公式的日子。我本来是想找一本能帮助我快速理解现代机器学习中那些复杂决策过程的入门读物，毕竟现在哪个领域不和概率图模型扯上点关系呢？然而，翻开前几页，我立刻意识到，这可能不是我预想中的那种“快速入门”。作者的行文风格极其严谨，几乎每句话都像是在铺设数学的地基，丝毫没有给那些想走捷径的读者留出喘息的空间。大量的符号推导和严密的逻辑链条，让我感觉自己像是在攀登一座知识的珠穆朗玛峰，每一步都需要精确计算，稍微一个偏差就可能功亏一篑。我尤其记得其中关于隐马尔可夫模型（HMM）那部分的论述，它没有像其他教材那样直接给出维特比算法的直观解释，而是从最基本的贝叶斯原理出发，层层递进地推导出前向-后向算法的效率优势，那种数学上的优雅感令人印象深刻，但也着实考验了读者的耐心和基础。对于一个更偏向应用侧的工程师来说，这本书的深度和广度都超出了我的即时需求，它更像是一部奠基之作，而不是一本即插即用的工具箱手册。

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这本书的排版和术语一致性，是作为一本参考书的典范。我很少在技术书籍中遇到如此清晰的符号定义和一致的上下文引用。每一个新概念的引入都伴随着清晰的图示或简洁的数学定义，这对于需要频繁查阅特定公式和定理的研究人员来说，简直是福音。我特别喜欢它在引入复杂推断算法时所采用的“分层”结构。例如，当它介绍变分推断（Variational Inference）时，它没有直接跳到复杂的KL散度最小化，而是先从EM算法的期望最大化思想入手，展示了最大似然估计在处理潜变量模型时的困难，然后自然而然地引出了用一个更简单的分布去近似真实后验的必要性，从而构造出变分下界。这种层层递进的教学逻辑，极大地降低了理解高深概念的认知负担，尽管过程依然艰辛，但至少方向是明确的。与那些堆砌最新论文成果的“前沿综述”不同，这本书专注于构建一个坚不可摧的理论框架，确保读者在掌握了这些“古老”而核心的思想之后，能够轻松地跨越到任何新的模型结构上。

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这本书的视野远超出了单纯的统计建模范畴，它带有强烈的计算复杂性和信息论的烙印。尤其在处理大规模推理问题时，作者的关注点从“能否找到精确解”迅速转移到了“如何在可接受的时间内找到一个足够好的近似解”上来。我印象深刻的是，书中对近似推理方法的分类极其细致，从采样方法（如MCMC）到确定性方法（如PUC/BP），每一种方法都被放置在一个更宏大的计算复杂度图景中进行审视。例如，书中对信念传播算法（Belief Propagation, BP）的讨论，不仅限于其在树形图上的精确性，更深入分析了在存在环路时，BP如何退化为迭代消息传递过程，以及如何通过“修正”机制（如LBP的推广）来提高其在实际网络上的性能。这种对算法内在效率的深刻洞察，对于任何需要在资源受限环境下部署复杂模型的工程师来说，都是无价之宝。总而言之，这是一部需要投入大量精力去钻研的经典之作，它提供的知识深度，足以让读者从一个简单的模型使用者，蜕变为一个能批判性地设计和分析概率模型的架构师。

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初读这本书，最让我感到震撼的是它对“不确定性”处理的哲学深度。很多关于数据建模的书籍，往往将概率论视为一种计算工具，一种用来量化误差的手段。但这本书似乎更进一步，它探讨的是如何用结构化的方式来表达我们对世界认知的局限性。阅读到关于贝叶斯网络的章节时，我被作者对于“因果关系”与“相关关系”之间界限的探讨深深吸引。他没有急于展示如何用网络来做预测，而是花了大篇幅去讨论如何构建一个合理的先验知识结构，以及这种结构如何影响最终的推断结果。这不仅仅是算法的讲解，更像是一次关于认知科学的探讨。书中对马尔可夫随机场（MRF）的讨论尤其精妙，它没有停留在能量函数的表层，而是深入挖掘了吉布斯采样（Gibbs Sampling）背后的遍历性和收敛性，以及它在解决高维稀疏数据时的内在缺陷。这种由浅入深，同时又兼顾理论根基和实际局限性的叙述方式，使得整本书读起来有一种史诗般的厚重感。它迫使读者去思考：我们真的理解我们正在建模的系统吗？还是仅仅在用一套漂亮的数学语言包装我们粗糙的假设？

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坦白说，这本书的阅读体验并非一帆风顺，它需要一种近乎冥想的专注力。我发现自己经常需要停下来，手握计算器，重新验证书中某个步骤的数学等价性。这让我体会到作者在构建这个知识体系时所付出的巨大心血。书中的案例分析部分相对较少，这让某些初学者可能会感到有些抽象和脱节。例如，在讨论结构学习（Structure Learning）时，作者主要集中于基于分数的评估方法，比如BIC或AIC的优化目标，但对于如何将这些评估指标应用于实际的生物网络或社交网络数据时，具体的预处理和特征工程的细节则一带而过。这使得我不得不转向其他资源来弥补实践经验的欠缺。然而，正是这种对理论纯粹性的坚持，使得这本书在面对未来模型演变时，依然保持着旺盛的生命力。你可以预见，十年后新的概率图模型层出不穷，但支撑这些新模型的底层逻辑——比如信念传播、团分解这些核心算法的收敛性和局限性——这本书都进行了最彻底的剖析。它不是在教你“怎么做”，而是在教你“为什么能做”。

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