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出版者:Morgan Kaufmann

作者:Judea Pearl

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:1988-09-15

价格:USD 106.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781558604797

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一本名为《不确定性世界的洞察：贝叶斯方法与决策科学》的图书简介，内容旨在探讨如何处理现实世界中的不确定性，聚焦于概率推理、统计建模以及在复杂系统中的应用，但完全不涉及您提到的那本书的具体内容。 --- 《不确定性世界的洞察：贝叶斯方法与决策科学》 导言：在模糊中寻求清晰 我们生活的世界充满了不确定性。从天气预报的准确度到金融市场的波动，从医疗诊断的初步结果到新产品的市场接受度，几乎每一个重要的决策都建立在一系列不完全确定的信息之上。传统的基于确定性逻辑的推理方式，在面对这种内在的模糊性时显得力不从心。本书正是在这一背景下诞生，旨在为读者提供一套坚实而优雅的框架，用以理解、量化和管理不确定性，最终实现更优的决策制定。 《不确定性世界的洞察：贝叶斯方法与决策科学》并非一本纯粹的数学教科书，而是一部深入浅出的指导手册，它将严谨的概率论基础与实际的工程、科学和商业应用紧密结合。本书的核心在于推广一种基于信念更新的思维范式，这种范式允许我们在接收新证据后，系统性地修正我们对未知事物的先验认知。 第一部分：概率推理的基石——重拾信念的语言 本部分致力于为读者打下坚实的概率学基础，但侧重点完全放在应用性和直观性上，而非纯粹的公理化证明。 第一章：从直觉到量化：理解随机性和不确定性 我们首先探讨“概率”的哲学含义及其在决策中的作用。本章将详细区分频率学派与贝叶斯学派对概率的不同解释，并着重强调贝叶斯视角下，概率如何作为个人信念的程度进行量化。我们将通过生动的案例，如赌博问题和零碎信息分析，引导读者建立对随机变量、联合分布和条件概率的直观理解。本章的重点在于如何将模糊的描述（如“可能很高”）转化为精确的数值度量。 第二章：概率分布的实用工具箱 有效的建模依赖于恰当的分布选择。本章将系统介绍几种最核心的概率分布：二项分布、泊松分布、正态分布及其在描述不同类型数据中的适用性。我们将深入探讨指数族分布的特性，并解释为什么它们在构建可解释的模型时具有独特的优势。与传统的描述不同，本章将侧重于这些分布如何作为我们对世界状态的初步假设，为后续的证据融合做好准备。 第三章：数据的力量：似然函数的构建 如果说先验分布代表了我们的初始猜测，那么似然函数则代表了数据向我们“说话”的方式。本章聚焦于如何根据观察到的现象（如传感器读数、调查问卷结果或历史交易记录）来构建有效的似然函数。我们将探讨如何处理观测误差、系统偏差以及不同类型观测值（离散型、连续型）的似然建模技巧，确保新证据能够被准确地纳入推理过程。 第二部分：贝叶斯推断的迭代循环——从未知到认知的深化 这是本书的核心部分，详细阐述了如何利用贝叶斯定理进行有效的信念修正和参数估计。 第四章：贝叶斯定理的艺术：证据的融合 本章将贝叶斯定理提升到核心地位，并将其视为一种认知迭代机制。我们将详细剖析先验、似然、后验之间的关系，并强调后验分布如何成为下一次迭代的先验。我们将通过经典的“硬币投掷问题”的扩展版本，展示即使在信息稀疏的情况下，贝叶斯方法也能提供比简单频率估计更稳健的结论。 第五章：参数估计与模型选择：寻找最佳解释 在实际应用中，我们往往需要估计模型中的未知参数（如回归系数、系统效率）。本章将介绍贝叶斯参数估计的技术，重点关注如何通过后验分布来描述参数的不确定性区间（可信区间），而不是单一的点估计。随后，我们将引入模型比较的框架，讨论如何利用贝叶斯因子等工具，在多个相互竞争的理论模型中，做出基于证据的最优选择。 第六章：马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法：处理复杂积分的利器 许多现实世界的概率模型过于复杂，无法通过解析方式求解后验分布。本章将介绍MCMC技术的原理和实践。我们将重点讲解Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样，侧重于它们的直观工作机制——如何通过构造随机游走来逼近目标分布。本章为读者提供了处理高维、非共轭模型所需的计算工具。 第三部分：应用与实践——决策科学与实时推理 本书的最后一部分将理论应用于实际场景，展示概率推理在构建智能系统和指导复杂决策中的关键作用。 第七章：概率图模型与因果推理的桥梁 为了处理涉及多个变量相互依赖的系统，本章将引入概率图模型（PGMs）的概念，特别是贝叶斯网络。我们将解释如何用图结构来可视化和简化复杂的依赖关系，并通过信念传播算法（如Sum-Product算法）进行高效的推理。更进一步，本章将探讨如何利用这些结构来探索因果关系，区分相关性与真正的因果影响。 第八章：顺序决策与动态系统：扩展卡尔曼滤波 在需要根据连续流入的信息做出实时反应的场景中（如机器人导航、目标跟踪），静态的贝叶斯方法需要扩展到时间维度。本章将详细介绍卡尔曼滤波作为处理线性高斯系统的最优序列估计器的地位，并讨论如何将其推广到更复杂的非线性系统中（如扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波）。这部分内容侧重于状态估计与预测的循环机制。 第九章：风险评估与最优行动选择 概率推理的最终目的在于指导行动。本章将引入决策论的框架，将概率模型的结果与效用理论结合起来。我们将学习如何构建决策树或影响图，并利用期望效用最大化原则来选择在不确定性下“最优”的行动方案。重点讨论如何量化和平衡不同行动方案带来的潜在收益和风险。 总结：拥抱现实的复杂性 《不确定性世界的洞察：贝叶斯方法与决策科学》致力于提供一个全面、实用且富有洞察力的框架，帮助读者从根本上改变处理不确定信息的方式。本书不仅仅是关于数学工具的介绍，更是关于一种严谨的、基于证据的思维模式的养成。通过掌握这些方法，读者将能够更自信地在充满噪音和模糊性的现实世界中，构建更鲁棒的预测模型，并做出更明智的战略决策。本书面向所有希望提升其分析能力，从统计学家、工程师到金融分析师和政策制定者。

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我一直对人工智能的“学习”能力深感着迷，而“概率推理”听起来就像是学习过程中的核心驱动力。《Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems》这个书名，让我联想到那些能够从少量、不完美的经验中学习，并能泛化到新情况的智能体。我期待这本书能够详细阐述如何利用概率模型来描述和理解世界，如何通过数据驱动的方法来学习这些模型，以及如何利用学习到的模型来进行有效的预测和决策。我特别关注书中是否会介绍像最大似然估计、贝叶斯估计等参数学习方法，以及在模型选择和评估方面有哪些有效的策略。我希望这本书能够给我提供一套扎实的理论基础，让我能够更好地理解当前流行的机器学习算法背后的概率原理，并能够根据具体问题选择和设计合适的概率模型。

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我对人工智能在模拟和预测复杂系统方面的能力一直很感兴趣，《Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems》这个书名，恰恰点明了这一领域的关键。《Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems》这个书名，让我看到了利用概率模型来理解和预测自然现象、社会动态乃至金融市场等复杂系统的希望。我期待书中能够详细阐述如何利用概率推理技术来构建精确的预测模型，如何量化预测的不确定性，以及如何利用这些模型来进行有效的风险管理和决策支持。我尤其希望书中能够介绍一些在时间序列分析、贝叶斯建模以及模拟仿真方面的先进技术，并能提供一些实际案例，展示如何将这些方法应用于解决现实世界中的关键问题，从而帮助我提升对复杂系统的洞察力。

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这本书的名字就足够吸引我了，Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems——光是这个标题，就立刻勾起了我对人工智能领域深层机制的好奇心。我一直对那些看似“聪明”的系统如何做出决策、如何处理不确定信息感到着迷，而“概率推理”这个词汇，精准地指出了问题的核心。我设想，这本书将不仅仅是教我一些算法，更重要的是，它会揭示隐藏在这些算法背后的思想脉络，以及如何将这些思想应用于构建真正智能的系统。我相信，对于任何渴望深入理解人工智能本质，而非仅仅停留在表面应用层面的读者来说，这本书都将是一次宝贵的探索。我期待着它能够提供一种全新的视角，帮助我理解那些让机器在复杂世界中游刃有余的底层逻辑，也许还会涉及到一些哲学层面的思考，关于智能、关于知识的本质。我希望这本书能让我跳出“黑箱”的困扰，看到智能的“白箱”，理解其运作的奥秘。

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我一直以来对人工智能中的“解释性”和“可信度”方面非常关注，而《Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems》这个书名，让我联想到那些不仅能做出准确预测，还能提供清晰推理过程的智能系统。《Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems》这个书名，预示着这本书将深入探讨如何通过概率模型来构建透明、可信赖的智能系统。我期待书中能够阐述如何利用概率推理来理解模型的内在工作机制，如何量化模型的不确定性，以及如何将这些不确定性信息传递给用户，以便他们能够更好地理解和信任系统的决策。我尤其希望书中能介绍一些能够进行因果推断的概率方法，以及如何利用这些方法来揭示事物之间的因果关系，从而构建更具洞察力和可解释性的智能系统。

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作为一个对人工智能的哲学基础和理论深度感兴趣的读者，我选择这本书的初衷，在于它承诺深入探讨“概率推理”这一核心概念在构建智能系统中的重要性。《Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems》这个书名，让我联想到那些能够从模糊信息中学习、能够进行有效预测并能解释其决策过程的系统。我希望这本书能够提供一种清晰的、循序渐进的理解路径，引导我从基础的概率概念出发，逐步掌握更复杂的推理模型。例如，我希望能够了解如何利用概率图模型来表示变量之间的依赖关系，如何通过概率推理算法来进行有效的推断，以及如何将这些方法应用于解决现实世界中的复杂问题。我更看重的是，这本书能否帮助我建立起一种“概率思维”模式，让我能够更敏锐地识别和处理信息中的不确定性，从而设计出更鲁棒、更智能的人工智能解决方案。

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作为一个对人工智能的未来发展方向充满好奇的读者，《Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems》这个书名，让我看到了在复杂世界中实现真正通用人工智能的潜力。《Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems》这个书名，暗示了这本书将提供一套强大的数学工具和理论框架，用于构建能够理解、学习和适应复杂环境的智能系统。我期待书中能够探讨如何将概率推理应用于更广泛的AI任务，例如，如何处理多模态数据，如何进行常识推理，以及如何构建能够进行长期规划和战略思考的智能体。我非常想知道书中是否会提及一些前沿的研究方向，例如，如何将深度学习与概率模型相结合，以提升模型的表现和可解释性，以及如何解决当前AI在泛化能力和鲁棒性方面存在的挑战。

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我近期正在深入研究机器学习中的不确定性量化问题，而《Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems》这个书名，简直就像为我的研究量身定做的一般。在许多实际应用场景中，我们面对的数据和环境都充斥着模糊和不确定性，如何准确地描述和处理这些不确定性，是构建可靠智能系统的关键。我非常期待这本书能够提供系统性的理论框架和实用的方法论，来解决我在研究中遇到的瓶颈。我特别想知道书中是如何将概率论的严谨性与人工智能的创造性相结合的，是否会涉及像贝叶斯网络、马尔可夫链这样在处理序列数据和依赖关系方面至关重要的工具，以及如何将这些理论应用到更广泛的领域，比如自然语言处理、计算机视觉甚至是决策支持系统。我对于书中是否会探讨不同概率模型之间的权衡取舍，以及如何在计算效率和模型精度之间找到最佳平衡点也充满了期待。

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在人工智能领域，“决策”是一个至关重要的话题，而《Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems》的书名，恰好点明了如何在这种不确定性环境下做出最优决策。《Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems》这个书名，让我看到了通往能够应对复杂、动态、信息不全的世界的智能系统的希望。我期待书中能够详细介绍如何在不确定性下进行规划和决策，例如，是否会涉及强化学习中的概率模型，或者是在风险评估和资源分配方面如何应用概率推理。我希望能够理解书中是如何将概率的量化能力与智能体追求目标的能力相结合的，以及如何构建能够动态调整策略以应对环境变化的智能系统。这本书对我来说，不仅仅是关于理论，更关乎如何将这些理论转化为实际的智能行为。

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在实际应用中，人工智能系统往往需要与人类进行交互，而《Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems》这个书名，让我看到了提升人机交互效率和用户体验的可能性。《Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems》这个书名，预示着这本书将帮助我理解如何构建能够理解人类意图、提供个性化建议并能优雅处理沟通中不确定性的智能系统。我期待书中能够介绍如何利用概率模型来分析用户行为和偏好，如何预测用户需求，以及如何通过概率推理来生成更自然、更具适应性的交互反馈。我特别想知道书中是否会探讨在对话系统、推荐系统等领域中应用概率推理的最新进展，以及如何利用这些技术来打造更智能、更友好的用户体验。

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我一直对人工智能中的“知识表示”和“推理”机制很感兴趣，而《Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems》这个书名，让我联想到那些能够灵活运用知识来解决问题的智能系统。《Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems》这个书名，让我看到了构建能够处理不确定知识、进行有效推理的智能系统的路径。我期待书中能够详细介绍如何利用概率模型来表示和组织知识，如何对不确定的知识进行更新和修正，以及如何通过概率推理算法来实现有效的知识发现和应用。我特别关注书中是否会涉及一些经典的知识表示方法，例如，概率图模型在表示事实和规则方面的应用，以及如何将这些方法与机器学习技术相结合，以构建更强大的知识图谱和推理引擎。

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