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思维导图PPT模板《概率图模型基于R语言》最新版读书笔记，下载可以直接修改模型概率图小结算法机器第章学习读者语言贝叶斯计算机人工智能混合期望变量数据版权提要本书关键字分析思维导图01内容提要审稿者简介第2章精确推断译者简介第1章概率推理第3章学习参数目录030502040607第4章贝叶斯建模——基础模型第6章贝叶斯建模——线性模型附录第5章近似推断第7章概率混合模型内容简介目录0901108010012内容摘要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。内容提要B站的白板推导教程适合理论补充，这本书中给的例子很容易理解贝叶斯模型的威力更适合入门理解。译者简介我爱与恨的贝叶斯……一篇论文的量，算不上科普算不上教材，首先你需要对概率图模型比较了解只是想知道如何容r代码实现，代码倒是给的分量很足。审稿者简介就是看一遍有点没整明白。第1章概率推理1.1机器学习1.2使用概率表示不确定性1.3概率图模型1.4小结第1章概率推理第2章精确推断2.1构建图模型2.2变量消解2.3和积与信念更新2.4联结树算法2.5概率图模型示例2.6小结010302040506第2章精确推断第3章学习参数3.1引言3.2通过推断学习3.3最大似然法3.4学习隐含变量——期望最大化算法3.5期望最大化的算法原理3.6小结010302040506第3章学习参数第4章贝叶斯建模——基础模型4.1朴素贝叶斯模型4.2Beta二项式分布4.3高斯混合模型4.4小结第4章贝叶斯建模——基础模型第5章近似推断5.1从分布中采样5.2基本采样算法5.3拒绝性采样5.4重要性采样第5章近似推断5.5马尔科夫链蒙特卡洛算法5.7小结5.6概率图模型MCMC算法R语言实现第5章近似推断第6章贝叶斯建模——线性模型6.1线性回归6.3小结6.2贝叶斯线性模型第6章贝叶斯建模——线性模型第7章概率混合模型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专家混合

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