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  • 贝叶斯推理与机器学习 (英)大卫·巴伯 著 徐增林 译 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: [英]大卫·巴伯(David Barber)著
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2023-10-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: [英]大卫·巴伯(David Barber)著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2023-10-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2023-10-01
    • 字数:974
    • 页数:586
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787111732969
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:机械工业出版社

    贝叶斯推理与机器学习

    作  者:(英)大卫·巴伯 著 徐增林 译
    定  价:199
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2023年10月01日
    页  数:612
    装  帧:平装
    ISBN:9787111732969
    主编推荐

    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。本书在介绍方法的同时,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,尤其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。

    内容简介

    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。本书在介绍方法的同时,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,尤其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。本书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。本书不仅配有BRML工具箱,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。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    译者序
    前言
    符号表
    BRML工具箱
    第一部分概率模型中的推断
    第1章概率推理3
    1.1概率知识复习3
    1.1.1条件概率5
    1.1.2概率表7
    1.2概率推理8
    1.3先验、似然与后验14
    1.3.1两枚骰子:各自的分数是多少15
    1.4总结18
    1.5代码18
    1.5.1基础概率代码18
    ……

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