发表于2024-11-24
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书 号: 978-7-115-47134-5
页 数: 204
印刷方式: 彩色印刷
开 本: 小16开
出版状态: 正在印刷
2017.12
59.00
【预计上市时间:12月12日】
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。
贝叶斯方法:概率编程与贝叶斯推断
【加】Cameron Davidson-Pilon(卡梅隆 戴维森-皮隆) (作者)辛愿,钟黎,欧阳婷(译者)王峰松(责任编辑)
书 号
978-7-115-43880-5
页 数
200
印刷方式
彩色印刷
开 本
小16开
出版状态
正在印刷
出版时间 2016.12
出版社 人民邮电出版社
贝叶斯推理的方法非常自然和极其强大。然而,大多数图书讨论贝叶斯推理,依赖于非常复杂的数学分析和人工的例子,使没有强大数学背景的人无法接触。不过,现在好了,卡梅伦的这本书从编程、计算的角度来介绍贝叶斯推理,把贝叶斯理论和编程实践结合起来,使大多数程序员都可以入门并掌握。
本书通过强大的Python语言库PyMC,以及相关的Python工具,包括NumPySciPyMatplotlib讲解了概率编程。通过本书介绍的方法,读者只需付出很少的努力,就能掌握有效的贝叶斯分析方法。
第1章 贝叶斯推断的哲学 1
1.1 引言 1
1.1.
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