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题名/责任者:

贝叶斯推理与机器学习/= (英) 大卫·巴伯著 徐增林译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-111-73296-9/CNY199.00

载体形态项:

586页, [12] 页图版:图;26cm

统一题名:

Bayesian reasoning and machine learning

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

巴伯 (Barber David) 著

个人次要责任者:

徐增林 译

学科主题:

贝叶斯推断-机器学习

中图法分类号:

O212

书目附注:

有书目 (第573-586页)

提要文摘附注:

本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习，涉及基本概念、理论推导和直观解释，涵盖各种实用的机器学习算法，包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。在介绍方法的同时，强调概率层面的理论支持，可帮助读者加强对机器学习本质的认识，其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。首先介绍概率论和图的基础概念，然后以图模型为切入点，用一种统一的框架讲解从基本推断到高阶算法的知识。不仅配有BRMLI具箱，而且提供大量MATLAB代码实例，将概率模型与编程实践相结合，从而帮助读者更好地理解模型方法。

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