Modeling and Reasoning with Bayesian Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:Professor Adnan Darwiche

出品人:

页数:562

译者:

出版时间:2009-5-28

价格:GBP 84.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521884389

丛书系列:

图书标签:

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《概率图模型：原理与应用》 本书旨在全面而深入地介绍概率图模型这一强大而灵活的工具，它在人工智能、机器学习、统计学以及众多科学和工程领域扮演着越来越重要的角色。我们相信，理解概率图模型不仅能为解决复杂数据分析问题提供强有力的理论基础，更能启发创新性的建模思路。 核心内容概览： 全书将围绕概率图模型的两大基本分支——贝叶斯网络（Bayesian Networks）和马尔可夫随机场（Markov Random Fields）展开，并在此基础上探讨更广泛的理论和实际应用。 第一部分：概率图模型基础 概率论与统计学回顾： 在正式进入概率图模型之前，我们将简要回顾概率论中的关键概念，如条件概率、贝叶斯定理、随机变量、概率分布等，以及统计学中与建模相关的基本思想。这部分内容旨在为读者打下坚实的数学基础。 图论基础： 图是描述变量之间关系的核心工具。我们将介绍图论中的基本术语，如节点、边、有向图、无向图、连通性、图的类型（如树、图、有向无环图 DAG）等，为理解概率图模型的结构奠定基础。 概率图模型的概念： 本章将定义概率图模型，阐述其核心思想：利用图结构来表示变量之间的概率依赖关系，从而实现对复杂联合概率分布的紧凑和高效表示。我们将区分贝叶斯网络和马尔可夫随机场的基本表示方式。 条件独立性： 这是概率图模型最重要的概念之一。我们将详细探讨条件独立性在图模型中的表现形式，以及如何通过图的结构来推断变量之间的条件独立性。理解条件独立性是理解概率图模型进行推理和学习的关键。 第二部分：贝叶斯网络 贝叶斯网络的定义与表示： 详细介绍贝叶斯网络的构成——节点代表随机变量，有向边代表直接的因果或依赖关系，以及联合概率分布的分解方式（基于局部条件概率分布 CPTs）。我们将通过多个具体的例子来阐释 CPTs 的含义和构建方法。 贝叶斯网络的结构学习： 探讨如何从数据中学习贝叶斯网络的结构。这包括评分搜索方法（如BIC、AIC、BDeu 等分数函数）和约束基方法（如 PC 算法、ICM 算法）等，以及它们各自的优缺点和适用场景。 贝叶斯网络的参数学习： 在给定网络结构的情况下，如何从数据中估计 CPTs。我们将介绍最大似然估计（MLE）和贝叶斯估计等方法，并讨论存在缺失数据或新观测数据时参数学习的挑战和解决方案。 贝叶斯网络的推理： 这是贝叶斯网络的核心应用。我们将深入讲解各种推理算法，包括： 精确推理： 如变量消除算法（Variable Elimination）、聚类算法（Junction Tree Algorithm）等，分析它们的效率和限制。 近似推理： 当精确推理不可行时，我们将介绍基于采样的近似推理方法，如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法（如 Gibbs Sampling、Metropolis-Hastings）、变分推断（Variational Inference）等，并讨论它们的收敛性和精度。 贝叶斯网络的应用实例： 通过医疗诊断、故障排除、文本分析、金融风险评估等领域的实际案例，展示贝叶斯网络在解决现实问题中的强大能力。 第三部分：马尔可夫随机场 马尔可夫随机场的定义与表示： 介绍马尔可夫随机场的构成——节点代表随机变量，无向边代表变量之间的对称依赖关系。我们将深入讲解势函数（Potentials）和因子分解（Factorization）的原理，以及如何将联合概率分布表示为势函数的乘积。 马尔可夫随机场的结构学习： 探讨从数据中学习马尔可夫随机场结构的方法，重点介绍与贝叶斯网络结构学习的异同，以及一些常用的学习算法。 马尔可夫随机场的参数学习： 在给定图结构的情况下，如何估计势函数中的参数。我们将讨论最大似然估计以及使用约束的优化方法。 马尔可夫随机场的推理： 讲解适用于无向图模型的推理算法，包括近似推理方法。重点介绍如何将无向图模型转化为等价的有向图模型，以便复用部分推理技术。 马尔可夫随机场的应用实例： 展示马尔可夫随机场在图像处理（如图像去噪、图像分割）、自然语言处理（如词性标注、句法分析）以及统计物理等领域的成功应用。 第四部分：高级主题与扩展 混合模型（Hybrid Models）： 探讨同时包含离散和连续变量的模型，以及如何处理这些混合模型中的推理问题。 动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Networks, DBNs）： 介绍用于建模时序数据的模型，如隐马尔可夫模型（HMMs）、状态空间模型等，以及它们在语音识别、预测控制等领域的应用。 结构化预测（Structured Prediction）： 将概率图模型应用于需要输出结构化结果的任务，如序列标注、图像分割等。 因果推理（Causal Inference）与概率图模型： 探讨如何利用贝叶斯网络来表示和推断因果关系，以及 do-calculus 等因果推断工具。 最新研究进展与未来方向： 简要介绍概率图模型领域的最新研究热点，如可解释性、大规模模型、与其他深度学习技术的融合等，展望未来的发展趋势。 本书的特点： 理论与实践并重： 既提供严谨的数学推导和理论解释，又通过丰富的实例和算法实现来展示实际应用。 清晰的结构与逻辑： 全书章节安排合理，循序渐进，从基础概念到高级主题，帮助读者构建完整的知识体系。 丰富的例证： 大量使用图示和具体例子来阐明抽象的概念，降低理解难度。 强调算法实现： 介绍多种核心算法，并讨论其实现细节和效率考量。 面向广泛读者： 无论您是计算机科学、统计学、人工智能、工程学等相关专业的学生，还是希望在实际工作中应用概率图模型的科研人员和工程师，本书都能为您提供宝贵的知识和指导。 通过本书的学习，读者将能够： 理解概率图模型在建模和推理中的核心作用。 熟练掌握贝叶斯网络和马尔可夫随机场的原理、构建和应用。 掌握多种推理和学习算法，并能根据具体问题选择合适的工具。 能够独立地构建和分析概率图模型，解决复杂的现实问题。 为进一步深入研究概率图模型领域打下坚实基础。 我们相信，《概率图模型：原理与应用》将成为您探索这一迷人领域的得力助手。

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我花了周末整整一天时间，尝试消化其中关于概率图模型基础构建的那几章内容，感受是相当震撼的。作者在阐述诸如马尔可夫毯（Markov Blanket）和因子分解（Factorization）这些核心概念时，没有停留在枯燥的数学推导上，而是巧妙地引入了大量的现实世界案例进行佐证和可视化。例如，他解析疾病诊断系统中各个变量如何相互依赖和影响时，那种层层递进的逻辑链条，即便是初学者也能迅速抓住要点。我特别欣赏作者在引入复杂算法时，总会先铺垫一个非常直观的动机——“我们为什么要用这个方法？”而不是直接抛出公式。这种教学上的“以终为始”策略，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。不过，对于那些已经有深厚统计背景的读者来说，可能前期部分会显得略微详尽，但这种“面面俱到”的叙述方式，无疑为更广泛的读者群体打开了进入该领域的大门，确保了知识的无缝传递。

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这本书的章节结构组织得非常具有前瞻性，它不仅仅是在介绍“是什么”，更是在引导读者思考“如何应用”以及“未来在哪里”。在探讨动态系统建模的那一部分，作者似乎有意地将理论与工程实践紧密结合。我注意到他详细讨论了如何处理时间序列数据的内在依赖性，以及如何在不牺牲计算效率的前提下，维持模型的解释性。书中穿插的一些关于模型选择和模型验证的批判性讨论，尤其发人深省。作者并未将任何单一的模型视为万能的“银弹”，而是深入剖析了不同结构在面对不确定性和信息不完整时的优缺点。这种辩证的思维方式，对于希望在真实项目中部署系统的工程师来说，是至关重要的指导。它教会我们如何批判性地评估我们自己构建的模型，而不是盲目地相信算法的输出，这一点上，它的价值超越了一本单纯的技术手册。

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这本书的参考书目部分也堪称典范，它不仅仅是罗列了一些经典文献，更像是一份精心策划的“学术导航图”。作者在引文的选取上体现了极强的历史洞察力，从早期的奠基性工作到近几年的前沿突破都有所涵盖，并且在正文中对某些重要论文的出处进行了简要点评，说明了它们在当前讨论中的地位。对于一个希望深入钻研某个特定子领域（比如因果推断或近似推理算法）的读者而言，这个参考列表几乎可以直接拿来作为下一阶段的学习路线图。这种对学术脉络的梳理和尊重，使得整本书不仅是一份独立的知识集合，更像是一个通往更广阔研究领域的桥梁。它成功地做到了在传授核心知识的同时，也教会读者如何持续地追踪和吸收最新的学术进展，培养了一种终身学习的研究习惯。

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阅读过程中，我发现书中的图示和示例代码的组织方式非常精妙，展现了一种高水平的专业素养。那些流程图和贝叶斯图，线条干净利落，符号标准统一，完全符合学术规范，但在排版上又保持了极佳的可读性，没有被密密麻麻的符号淹没。更值得称赞的是，作者似乎非常体谅读者的自我学习过程，在关键概念的阐释后，总是紧接着提供一个“思考题”或“拓展练习”。这些练习并非简单的重复性计算，而是要求读者结合前文知识进行的小型推导或情景分析。通过亲自尝试解答这些问题，我对某些理论的理解得到了极大的巩固，感觉知识点真正“沉”了下去，而不是停留在表面。这种互动式的学习设计，让阅读过程从单向输入变成了双向的知识构建，极大地提升了学习的参与度和深度。

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这本书的装帧和纸质质量给我留下了极其深刻的印象。拿到手里沉甸甸的，那种厚重感让人立刻感觉到这是一部需要认真对待的学术著作。内页的纸张光洁度适中，印刷的油墨清晰锐利，即便是复杂的公式和图表，也能看得一清二楚，长时间阅读下来眼睛也不容易疲劳。这种对物理载体的重视，在如今这个数字阅读盛行的时代，显得尤为珍贵。封面设计上，虽然整体风格偏向严谨的学术风，但配色和布局却透露出一种现代感，没有那种传统教科书的刻板。我特别留意了一下索引和目录的编排，组织得极其有序且逻辑性强，这对于快速定位特定章节或概念非常有帮助，体现了编辑团队在细节上的专业水准。从拿到书到翻阅的初步体验来看，这本书的制作工艺绝对称得上是上乘，它本身就是一件值得收藏的工艺品，远超一般教材的平均水准，让人在阅读之前就对内容充满了期待和尊重。

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