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概率圖模型：基于R語言讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記作者介紹內(nèi)容摘要目錄分析精彩摘錄目錄0305020406思維導(dǎo)圖模型語言機(jī)器讀者模型計算機(jī)圖小結(jié)模型第章概率算法圖混合期望變量貝葉斯語言示例關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要概率圖模型結(jié)合了概率論與圖論的知識，提供了一種簡單的可視化概率模型的方法，在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和計算機(jī)視覺等領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。本書旨在幫助讀者學(xué)習(xí)使用概率圖模型，理解計算機(jī)如何通過貝葉斯模型和馬爾科夫模型來解決現(xiàn)實世界的問題，同時教會讀者選擇合適的R語言程序包、合適的算法來準(zhǔn)備數(shù)據(jù)并建立模型。本書適合各行業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)愛好者和工程師等人群閱讀、使用。讀書筆記讀書筆記從概率的視角，介紹了如何把經(jīng)典的統(tǒng)計模型轉(zhuǎn)換成概率圖模型。我愛與恨的貝葉斯……一篇論文的量，算不上科普算不上教材，首先你需要對概率圖模型比較了解只是想知道如何容r代碼實現(xiàn)，代碼倒是給的分量很足。概率圖不太適合講抽象的理論，如果沒有例子很容易懵圈跟不上節(jié)奏。目錄分析1.1機(jī)器學(xué)習(xí)1.2使用概率表示不確定性1.3概率圖模型1.4小結(jié)第1章概率推理2.1構(gòu)建圖模型2.3和積與信念更新2.2變量消解第2章精確推斷2.4聯(lián)結(jié)樹算法2.6小結(jié)2.5概率圖模型示例第2章精確推斷3.1引言3.2通過推斷學(xué)習(xí)3.3最大似然法3.4學(xué)習(xí)隱含變量——期望最大化算法第3章學(xué)習(xí)參數(shù)3.6小結(jié)3.5期望最大化的算法原理第3章學(xué)習(xí)參數(shù)4.1樸素貝葉斯模型4.2Beta二項式分布4.3高斯混合模型4.4小結(jié)第4章貝葉斯建模——基礎(chǔ)模型5.1從分布中采樣5.2基本采樣算法5.3拒絕性采樣5.4重要性采樣5.5馬爾科夫鏈蒙特卡洛算法12345第5章近似推斷5.7小結(jié)5.6概率圖模型MCMC算法R語言實現(xiàn)第5章近似推斷6.1線性回歸6.3小結(jié)6.2貝葉斯線性模型第6章貝葉斯建?！€性模型7.1混合模型7.2混合模型的期望最大化7.3伯努利混合7.4專家混合第7章概率混合模型7.6小結(jié)7.5隱狄利克雷分布第7章概率混合模型作者介紹同名作者介紹這是《概率圖模型：基于R語言》的讀書筆記模板，暫無該書作者的介紹。精
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