概率機器人 [Probabilistic robotics] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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塞巴斯蒂安·特龍 著，曹紅玉，譚誌，史曉霞 譯

圖書標籤:

• 機器人
• 概率論
• 機器學習
• 人工智能
• 傳感器
• 定位
• SLAM
• 導航
• 濾波
• 狀態估計

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111504375

版次：1

商品編碼：12193276

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 國際電氣工程先進技術譯叢

外文名稱：Probabilistic robotics

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：495

編輯推薦

適讀人群 ：從事機器人、移動機器人研究和開發的科技人員,高等院校計算機、控製、電子等專業研究生

《概率機器人》對概率機器人學這一領域進行瞭全麵的介紹，是概率機器人學的一部經典著作，內容很全麵，也是移動機器人學科領域的必讀書籍。它是機器人學的一個重要分支，內容適用於每一位機器人領域的學生、研究者和技術人員，以及應用統計學與傳感器的非機器人領域的從業者。

為使機器人能夠應對環境、傳感器、執行機構、內部模型、近似算法等所帶來的不確定性，《概率機器人》緻力於用概率的方法明確地錶示不確定性，並研究機器人感知和機器人規劃與控製的不確定性，以降低機器人係統的不確定性，使機器人能 工作於應用環境中，完成定位、地圖構建、規劃與控製。

內容簡介

《概率機器人》對概率機器人學這一新興領域進行瞭全麵的介紹。概率機器人學依賴統計技術錶示信息和進行決策，以容納當今大多數機器人應用中必然存在的不確定性，是機器人學的一個分支。它依賴統計技術錶示信息和製定決策。這樣做，可以接納在當今大多數機器人應用中引起的不確定性。本書主要專注於算法，對於每種算法，均提供瞭四項內容：①僞碼示例；②完整的數學推導；③實驗結果；④算法優缺點的詳細討論。
《概率機器人》包括瞭基礎知識、定位、地圖構建、規劃與控製四大部分。本書共17章，每章的後都提供瞭練習題和動手實踐的項目。相信本書可以加深讀者對概率機器人學的認識。

作者簡介

Sebastian Thrun博士，計算機科學傢，美國斯坦福大學計算機科學係兼職研究教授，美國榖歌公司會士，入選德國國傢工程院和德國科學院，德國普朗剋奬獲得者。他曾任美國斯坦福大學計算機科學和電氣工程係全職教授、人工智能實驗室主任，開發過機器人導遊、機器人礦工等多個人工智能項目;曾任美國榖歌公司副總裁，是美國榖歌公司X實驗室創始人，從事榖歌無人駕駛汽車和榖歌眼鏡的研發。現為美國Udacity公司的共同創始人兼CEO，是大型網絡開放課程 （Massive Open On-line Courses，MOOC）的積極倡導者和創立人。他把統計學引入機器人學，開拓瞭概率機器人學領域，從此概率技術成為機器人學的主流技術，並在無數商業領域得到廣泛應用。

Wolfram Burgard博士，德國弗萊堡大學計算機科學係全職教授，自主智能係統實驗室主任，入選歐洲協調委員會人工智能學會會士和美國人工智能學會會士，是德國萊布尼茨奬獲得者，研究領域為人工智能和移動機器人。

Dieter Fox博士，美國華盛頓大學計算機科學與工程係教授，機器人學和狀態估計實驗室主任，入選IEEE會士和美國人工智能學會會士，曾任美國英特爾研究實驗室主任，主要研究人工智能、機器人學和概率狀態估計。

目錄

譯者序
原書前言
緻謝
第Ⅰ部分 基礎知識
第1章 緒論 1
1.1 機器人學中的不確定性 1
1.2 概率機器人學 2
1.3 啓示 6
1.4 本書導航 7
1.5 概率機器人課程教學 7
1.6 文獻綜述 8
第2章 遞歸狀態估計 10
2.1 引言 10
2.2 概率的基本概念 10
2.3 機器人環境交互 14
2.3.1 狀態 15
2.3.2 環境交互 16
2.3.3 概率生成法則 18
2.3.4 置信分布 19
2.4 貝葉斯濾波 20
2.4.1 貝葉斯濾波算法 20
2.4.2 實例 21
2.4.3 貝葉斯濾波的數學推導 23
2.4.4 馬爾可夫假設 25
2.5 錶示法和計算 25
2.6 小結 26
2.7 文獻綜述 26
2.8 習題 27
第3章 高斯濾波 29
3.1 引言 29
3.2 卡爾曼濾波 30
3.2.1 綫性高斯係統 30
3.2.2 卡爾曼濾波算法 31
3.2.3 例證 32
3.2.4 卡爾曼濾波的數學推導 33
3.3 擴展卡爾曼濾波 40
3.3.1 為什麼要綫性化 40
3.3.2 通過泰勒展開的綫性化 42
3.3.3 擴展卡爾曼濾波算法 44
3.3.4 擴展卡爾曼濾波的數學推導 44
3.3.5 實際考慮 46
3.4 無跡卡爾曼濾波 49
3.4.1 通過無跡變換實現綫性化 49
3.4.2 無跡卡爾曼濾波算法 50
3.5 信息濾波 54
3.5.1 正則參數 54
3.5.2 信息濾波算法 55
3.5.3 信息濾波的數學推導 56
3.5.4 擴展信息濾波算法 57
3.5.5 擴展信息濾波的數學推導 58
3.5.6 實際考慮 59
3.6 小結 60
3.7 文獻綜述 61
3.8 習題 62
第4章 非參數濾波 64
4.1 直方圖濾波 64
4.1.1 離散貝葉斯濾波算法 65
4.1.2 連續狀態 65
4.1.3 直方圖近似的數學推導 67
4.1.4 分解技術 69
4.2 靜態二值貝葉斯濾波 70
4.3 粒子濾波 72
4.3.1基本算法 72
4.3.2 重要性采樣 75
4.3.3 粒子濾波的數學推導 77
4.3.4 粒子濾波的實際考慮和特性 79
4.4 小結 85
4.5 文獻綜述 85
4.6 習題 86
第5章 機器人運動 88
5.1 引言 88
5.2 預備工作 89
5.2.1 運動學構型 89
5.2.2 概率運動學 89
5.3 速度運動模型 90
5.3.1 閉式計算 91
5.3.2 采樣算法 92
5.3.3 速度運動模型的數學推導 94
5.4 裏程計運動模型 99
5.4.1 閉式計算 100
5.4.2 采樣算法 102
5.4.3 裏程計運動模型的數學推導 104
5.5 運動和地圖 105
5.6 小結 108
5.7 文獻綜述 109
5.8 習題 110
第6章 機器人感知 112
6.1 引言 112
6.2 地圖 114
6.3 測距儀的波束模型 115
6.3.1 基本測量算法 115
6.3.2 調節固有模型參數 119
6.3.3 波束模型的數學推導 121
6.3.4 實際考慮 126
6.3.5 波束模型的局限 127
6.4 測距儀的似然域 127
6.4.1 基本算法 127
6.4.2 擴展 130
6.5 基於相關性的測量模型 131
6.6 基於特徵的測量模型 133
6.6.1 特徵提取 133
6.6.2 地標的測量 133
6.6.3 已知相關性的傳感器模型 134
6.6.4 采樣位姿 135
6.6.5 進一步的考慮 137
6.7 實際考慮 137
6.8 小結 138
6.9 文獻綜述 139
6.10 習題 139
第Ⅱ部分 定 位
第7章 移動機器人定位:馬爾可夫與高斯 142
7.1 定位問題的分類 144
7.2 馬爾可夫定位 146
7.3 馬爾可夫定位圖例 147
7.4 擴展卡爾曼濾波定位 149
7.4.1 圖例 149
7.4.2 擴展卡爾曼濾波定位算法 151
7.4.3 擴展卡爾曼濾波定位的數學推導 151
7.4.4 物理實現 157
7.5 估計一緻性 161
7.5.1 未知一緻性的擴展卡爾曼濾波定位 161
7.5.2 極大似然數據關聯的數學推導 162
7.6 多假設跟蹤 164
7.7 無跡卡爾曼濾波定位 165
7.7.1 無跡卡爾曼濾波定位的數學推導 165
7.7.2 圖例 168
7.8 實際考慮 172
7.9 小結 174
7.10 文獻綜述 175
7.11 習題 176
第8章 移動機器人定位:柵格與濛特卡羅 179
8.1 介紹 179
8.2 柵格定位 179
8.2.1 基本算法 179
8.2.2 柵格分辨率 180
8.2.3 計算開銷 184
8.2.4 圖例 184
8.3 濛特卡羅定位 189
8.3.1 圖例 189
8.3.2 濛特卡羅定位算法 191
8.3.3 物理實現 191
8.3.4 濛特卡羅定位特性 194
8.3.5 隨機粒子濛特卡羅定位:失效恢復 194
8.3.6 更改建議分布 198
8.3.7 庫爾貝剋-萊布勒散度采樣:調節樣本集閤大小 199
8.4 動態環境下的定位 203
8.5 實際考慮 208
8.6 小結 209
8.7 文獻綜述 209
8.8習題 211
第Ⅲ部分 地圖構建
第9章 占用柵格地圖構建 213
9.1 引言 213
9.2 占用柵格地圖構建算法 216
9.2.1 多傳感器信息融閤 222
9.3 反演測量模型的研究 223
9.3.1 反演測量模型 223
9.3.2 從正演模型采樣 224
9.3.3 誤差函數 225
9.3.4 實例與深度思考 226
9.4 最大化後驗占用地圖構建 227
9.4.1 維持依賴實例 227
9.4.2 用正演模型進行占用柵格地圖構建 228
9.5 小結 231
9.6 文獻綜述 231
9.7 習題 232
第10章 同時定位與地圖構建 235
10.1 引言 235
10.2 基於擴展卡爾曼濾波的SLAM 237
10.2.1 設定和假設 237
10.2.2 已知一緻性的SLAM問題 238
10.2.3 EKF SLAM的數學推導 241
10.3 未知一緻性的EKF SLAM 244
10.3.1 通用EKF SLAM算法 244
10.3.2 舉例 247
10.3.3 特徵選擇和地圖管理 250
10.4 小結 252
10.5 文獻綜述 253
10.6 習題 256
第11章 GraphSLAM算法 258
11.1 引言 258
11.2 直覺描述 260
11.2.1 建立圖形 260
11.2.2 推論 262
11.3 具體的GraphSLAM算法 265
11.4 GraphSLAM算法的數學推導 270
11.4.1 全SLAM後驗 271
11.4.2 負對數後驗 272
11.4.3 泰勒錶達式 272
11.4.4 構建信息形式 273
11.4.5 濃縮信息錶 274
11.4.6 恢復機器人路徑 277
11.5 GraphSLAM算法的數據關聯 278
11.5.1 未知一緻性的GraphSLAM算法 279
11.5.2 一緻性測試的數學推理 281
11.6 效率評價 283
11.7 實驗應用 284
11.8 其他的優化技術 288
11.9 小結 290
11.10 文獻綜述 291
11.11 習題 293
第12章 稀疏擴展信息濾波 294
12.1 引言 294
12.2 直觀描述 296
12.3 SEIF SLAM算法 298
12.4 SEIF的數學推導 301
12.4.1 運動更新 301
12.4.2 測量更新 304
12.5 稀疏化 304
12.5.1 一般思想 304
12.5.2 SEIF的稀疏化 306
12.5.3 稀疏化的數學推導 307
12.6 分期償還的近似地圖恢復 308
12.7 SEIF有多稀疏 310
12.8 增量數據關聯 313
12.8.1 計算增量數據關聯概率 313
12.8.2 實際考慮 315
12.9 分支定界數據關聯 318
12.9.1 遞歸搜索 318
12.9.2 計算任意的數據關聯概率 320
12.9.3 等價約束 320
12.10 實際考慮 322
12.11 多機器人SLAM 325
12.11.1 整閤地圖 326
12.11.2 地圖整閤的數學推導 328
12.11.3 建立一緻性 329
12.11.4 示例 329
12.12 小結 332
12.13 文獻綜述 333
12.14 習題 334
第13章 FastSLAM算法 336
13.1 基本算法 337
13.2 因子分解SLAM後驗 338
13.2.1 因式分解的SLAM後驗的數學推導 339
13.3 具有已知數據關聯的FastSLAM算法 341
13.4 改進建議分布 346
13.4.1 通過采樣新位姿擴展路徑後驗 346
13.4.2 更新可觀察的特徵估計 348
13.4.3 計算重要性係數 349
13.5 未知數據關聯 351
13.6 地圖管理 352
13.7 FastSLAM算法 353
13.8 高效實現 358
13.9 基於特徵的地圖的 FastSLAM 360
13.9.1 經驗思考 360
13.9.2 閉環 363
13.10 基於柵格的FastSLAM算法 366
13.10.1 算法 366
13.10.2 經驗見解 366
13.11 小結 369
13.12 文獻綜述 371
13.13 習題 372
第Ⅳ部分 規劃與控製
第14章 馬爾可夫決策過程 374
14.1 目的 374
14.2 行動選擇的不確定性 376
14.3 值迭代 380
14.3.1 目標和報酬 380
14.3.2 為完全能觀測的情況尋找最優控製策略 383
14.3.3 計算值函數 384
14.4 機器人控製的應用 387
14.5 小結 390
14.6 文獻綜述 391
14.7 習題 392
第15章 部分能觀測馬爾可夫決策過程 394
15.1 動機 394
15.2 算例分析 395
15.2.1 建立 395
15.2.2 控製選擇 397
15.2.3 感知 398
15.2.4 預測 402
15.2.5 深度周期和修剪 404
15.3 有限環境POMDP算法 407
15.4 POMDP的數學推導 409
15.4.1 置信空間的值迭代 409
15.4.2 值函數錶示法 410
15.4.3 計算值函數 410
15.5 實際考慮 413
15.6 小結 416
15.7 文獻綜述 417
15.8 習題 419
第16章 近似部分能觀測馬爾可夫決策過程技術 421
16.1 動機 421
16.2 QMDP 422
16.3 AMDP 423
16.3.1 增廣的狀態空間 423
16.3.2 AMDP算法 424
16.3.3 AMDP的數學推導 426
16.3.4 移動機器人導航應用 427
16.4 MC-POMDP 430
16.4.1 使用粒子集 430
16.4.2 MC-POMDP算法 431
16.4.3 MC-POMDP的數學推導 433
16.4.4 實際考慮 434
16.5 小結 435
16.6 文獻綜述 436
16.7 習題 436
第17章 探測 438
17.1 介紹 438
17.2 基本探測算法 439
17.2.1 信息增益 439
17.2.2 貪婪技術 440
17.2.3 濛特卡羅探測 441
17.2.4 多步技術 442
17.3 主動定位 442
17.4 為獲得占用柵格地圖的探測 447
17.4.1 計算信息增益 447
17.4.2 傳播增益 450
17.4.3 推廣到多機器人係統 452
17.5 SLAM探測 457
17.5.1 SLAM熵分解 457
17.5.2 FastSLAM探測 458
17.5.3 實驗描述 460
17.6 小結 462
17.7 文獻綜述 463
17.8 習題 466
參考文獻 468

前言/序言

原書前言
本書對概率機器人學這一新興領域進行瞭全麵的介紹。概率機器人學與感知和控製機器人有關，是機器人學的一個分支。它依賴統計技術去錶示信息和製定決策。這樣做，可以接納在當今大多數機器人應用中引起的不確定性。近幾年，概率技術已經成為機器人算法設計的主導範式之一。本書第一次將這一領域的一些主要技術進行瞭全麵的介紹。
本書專注於算法。本書中的所有算法都是基於一個單一的總體數學基礎:貝葉斯理論及其推論———貝葉斯濾波。這種統一的數學體係是概率算法的核心。
在寫這本書時，我們已經盡可能保持技術細節的完整。每章描寫一個或多個主要算法。對每一種算法，我們提供瞭以下四項內容:①僞碼的示例實現;②從基本定理開始的完整的數學推導（使每個算法的不同假設都很清晰）;③實驗結果（有助於進一步理解本書中的算法）;④本書中每一個算法優缺點的詳細討論（從一個專業人員的視角）。對每一個不同的算法都進行這樣的開發，是一件辛苦的工作。即使跳過數學推導部分（讀者常會這樣），對於普通讀者來說，理解這本書有時還是有睏難的。我們希望細心的讀者能對本書有深入的理解，因為本 書並不是就某一主題進行膚淺的和非數學的闡述。
本書是我們（包括幾位作者、我們的學生以及同行）在該領域數十年的研究成果。我們從1999年開始寫這本書，本打算用幾個月的時間完成這本書。但是，5年過去瞭，初稿中的內容幾乎沒有被保留下來的。通過這本書的寫作，我們學到的信息和決策理論遠比我們當初以為的要多得多。並且，我們學到的大量理論也已經在本書中進行瞭闡述。
本書是寫給學生、研究者和機器人技術從業者的。我們相信，任何人要構建機器人都要開發軟件。因此，本書的內容適用於每一位機器人專傢。同時，應用統計學專傢及與客觀世界的傳感器數據有關的非機器人學領域的人們，也會對本書感興趣。為使本書廣泛服務於具有不同技術背景的讀者，我們力圖做到使本書盡可能地自成體係。如果讀者具有一些綫性代數、概率論和數理統計的基礎知識對理解本書內容是非常有幫助的，不過我們還是介紹瞭一些概率的基本定律的入門知識，並且本書全文避免使用太過先進的數學技術。
本書也可以用於教學。每一章都提供瞭一些習題和動手實踐的項目。將本書用於教學時，每一章都要用一兩個課時。有些章節可以跳過或者根據需要重新排序進行講授;事實上，在我們自己的教學工作中，我們通常從本書的中間部分（第7章）開始教授。我們建議學習本書的同時應根據每章最後的指導親自動手實踐。在機器人技術領域，沒有比親自動手做更重要的瞭。
盡管我們非常努力，本書中還是會有一些技術錯誤。有一部分錯誤在本書第三次印刷時已經更正。我們還會在本書的網站上繼續修訂，與本書有關的其他內容也會放在網站上。
希望你喜歡這本書!
Sebastian Thrun Wolfram Burgard Dieter Fox

譯者序

原書英文版是由美國的麻省理工學院齣版社於2006年齣版的。本書對概率機器人學這一新興領域進行瞭全麵的介紹。概率機器人學依賴統計技術錶示信息並進行決策，以容納當今大多數機器人應用中必然存在的不確定性，是機器人學的一個重要分支。本書專注於算法，對於每種算法，均提供瞭僞代碼、完整的數學推導、實驗結果及算法優缺點分析;各部分自成體係，並包括瞭一些概率與統計的基本知識，且避免使用太過先進的數學技術。本書並不是就某一主題進行膚淺的和非數學的闡述，因此，對於普通讀者來說，跳過數學推導部分來理解本書 有時還是有睏難的。

本書由三位作者共同完成。三位作者都是機器人領域的著名專傢。

Sebastian Thrun博士，計算機科學傢，美國斯坦福大學計算機科學係兼職研究教授，美國榖歌公司會士，入選德國國傢工程院和德國科學院，德國普朗剋奬獲得者。他曾任美國斯坦福大學計算機科學和電氣工程係全職教授、人工智能實驗室主任，開發過機器人導遊、機器人礦工等多個人工智能項目;曾任美國榖歌公司副總裁，是美國榖歌公司X實驗室創始人，從事榖歌無人駕駛汽車和榖歌眼鏡的研發。現為美國Udacity公司的共同創始人兼CEO，是大型網絡開放課程 （Massive Open On-line Courses，MOOC）的積極倡導者和創立人。他把統計學引入機器人學，開拓瞭概率機器人學領域，從此概率技術成為機器人學的主流技 術，並在無數商業領域得到廣泛應用。

Wolfram Burgard博士，德國弗萊堡大學計算機科學係全職教授，自主智能係統實驗室主任，入選歐洲協調委員會人工智能學會會士和美國人工智能學會會士，是德國萊布尼茨奬獲得者，研究領域為人工智能和移動機器人。

Dieter Fox博士，美國華盛頓大學計算機科學與工程係教授，機器人學和狀態估計實驗室主任，入選IEEE會士和美國人工智能學會會士，曾任美國英特爾研究實驗室主任，主要研究人工智能、機器人學和概率狀態估計。

本書是概率機器人學的一部經典著作，內容很全麵，也是移動機器人學科領域的必讀書籍。

本書的內容適用於每一位機器人領域的學生、研究者和技術人員，以及應用統計學與傳感器的非機器人領域的從業者。本書也可以用於教學。教學時，每章需要一兩個課時。並且，有些章節也可以跳過或重新排序講授。本書每章都提供瞭一些習題和動手實踐的項目，根據這些指導親自動手實踐，會令讀者受益匪淺。

為使機器人能夠應對環境、傳感器、執行機構、內部模型、近似算法等所帶來的不確定性，本書緻力於用概率的方法明確地錶示不確定性，並研究機器人感知和機器人規劃與控製的不確定性，以降低機器人係統的不確定性，使機器人能 工作於應用環境中，完成定位、地圖構建、規劃與控製。

本書包括瞭基礎知識、定位、地圖構建、規劃與控製四大部分，共17章。

第1～6章是本書的基礎知識。第1章是本書的緒論。第2～4章介紹瞭構成本書介紹的所有算法的數學基礎，是整本書的數學基礎。第5、6章提齣瞭移動機器人的概率模型。從許多方麵來講，這兩章都是傳統機器人模型的概率泛化。它們形成瞭本書後續內容的數學基礎。

第7、8章對移動機器人定位問題進行瞭討論。這兩章將前麵兩章所討論的 概率模型和基本的估計算法結閤起來。

第9～13章討論關於機器人地圖構建的更復雜問題。如前所述，它們都是基於前麵章節所討論的算法，但是其中很多情況下要利用介紹的技巧來適應問題的復雜性。

第14～17章是對概率規劃和控製問題的討論，首先介紹瞭幾項基本技術，然後分彆介紹瞭用概率方法控製機器人的實際算法。第17章從概率的角度對機器人探測問題進行瞭討論。

全書由曹紅玉統稿，使得本書各部分具有一緻的語言風格。曹紅玉博士翻譯瞭本書的第9～13章，並審核瞭本書全文;譚誌博士後翻譯瞭本書的第7、8和14～17章;史曉霞博士翻譯瞭本書的第1～6章。另外參加本書翻譯工作的還有劉靜、史成坤、李自亮、鬍琦、張丹、曾祥宇、郭衛東、陳雯柏、李智勇、張振江、董鞦偉、夏磊、張裕婷、王根英、李衛、郭毅峰、劉梅、高淑英、馬寜。

盡管我們非常努力，翻譯難免會有一些錯誤。如有不妥之處，敬請讀者批評指正。

機械工業齣版社為本書的齣版做齣瞭大量細緻的工作和貢獻，在此深錶感謝。另外，衷心感謝我們的傢人，他們的愛和奉獻使我們最終能夠完成本書的翻譯工作。

譯 者

2016年12月

《數據驅動的智能決策：算法、模型與實踐》 在當今信息爆炸的時代，如何從海量數據中提取有價值的洞察，並基於這些洞察做齣精準、高效的決策，已成為各行各業麵臨的核心挑戰。本書《數據驅動的智能決策：算法、模型與實踐》正是為應對這一挑戰而生，它係統地闡述瞭驅動現代智能決策的核心技術，涵蓋瞭從基礎算法到復雜模型，再到實際落地應用的完整鏈條。本書旨在為讀者構建一個堅實的理論基礎，並提供可操作的實踐指南，助力他們在數據驅動的世界中遊刃有餘。 第一部分：智能決策的基石——核心算法與數學原理 智能決策的根基在於強大的數學工具和高效的計算算法。本部分將深入剖析支撐智能決策的各類核心算法，並迴顧其背後的數學原理。 綫性代數與最優化理論： 綫性代數是理解多維數據結構、進行降維、特徵提取以及構建各類模型的基礎。本書將詳細介紹嚮量空間、矩陣運算、特徵值分解等概念，並闡述它們在數據錶示和處理中的作用。同時，優化理論是找到最佳參數、實現模型性能最大化的關鍵。我們將探討梯度下降、牛頓法等經典的優化算法，以及它們在模型訓練中的應用，並引入凸優化等更高級的概念，幫助讀者理解其理論界限和實際效率。 概率論與統計學： 概率論是量化不確定性、理解隨機現象的語言，而統計學則提供瞭從數據中推斷和建模的方法。本書將迴顧概率分布、條件概率、貝葉斯定理等基本概念，並著重介紹它們在構建概率模型、進行推斷和量化置信度方麵的作用。我們將討論參數估計、假設檢驗、迴歸分析等統計方法，並探討它們如何幫助我們理解數據中的模式和關係。 信息論基礎： 信息論提供瞭一種衡量信息量和數據相關性的框架。本書將介紹熵、互信息、KL散度等概念，並解釋它們在特徵選擇、模型評估和信息壓縮中的應用，幫助讀者更深入地理解數據中所蘊含的信息。 第二部分：構建智能決策模型——從經典到前沿 在掌握瞭基礎理論之後，本書將引導讀者進入模型構建的世界，從傳統的機器學習模型深入到當前最熱門的深度學習技術。 監督學習模型： 監督學習是機器學習中最常見的範式，其目標是根據帶有標簽的訓練數據學習一個映射函數。我們將詳細介紹邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost、LightGBM）等經典模型。對於每種模型，本書都將深入剖析其工作原理、數學推導、優缺點以及適用場景。我們將重點講解模型參數的含義，以及如何通過調整超參數來優化模型性能。 無監督學習模型： 無監督學習處理的是沒有標簽的數據，旨在發現數據中的結構和模式。本書將涵蓋聚類算法（如K-means、DBSCAN）、降維技術（如主成分分析PCA、t-SNE）以及關聯規則挖掘等。我們將探討這些方法如何用於數據探索、異常檢測、用戶畫像構建等實際問題。 深度學習模型： 深度學習是當前人工智能領域最激動人心的部分。本書將係統介紹深度神經網絡（DNN）的基本結構，包括多層感知機（MLP）。隨後，我們將深入探討捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆、計算機視覺領域的強大能力，並講解循環神經網絡（RNN）及其變體（如LSTM、GRU）在序列數據處理、自然語言處理中的應用。此外，本書還將介紹注意力機製（Attention Mechanism）和Transformer模型，它們在處理長序列依賴和並行計算方麵取得瞭突破性進展，並已成為現代NLP和CV領域的基石。 集成學習與模型融閤： 單個模型的性能往往有限，集成學習通過組閤多個模型來提升整體預測精度和魯棒性。本書將介紹Bagging、Boosting、Stacking等主流的集成學習策略，並講解如何進行模型融閤，以構建更強大、更可靠的智能決策係統。 第三部分：智能決策的實踐——數據預處理、評估與部署 理論模型需要落地纔能産生價值。本部分將聚焦於智能決策的實際操作層麵，從數據處理到模型部署，為讀者提供全麵的指導。 數據預處理與特徵工程： 數據的質量直接影響模型的性能。本書將詳細介紹數據清洗（缺失值處理、異常值檢測與處理）、數據轉換（歸一化、標準化）、特徵選擇與構建等關鍵步驟。我們將強調特徵工程的重要性，探討如何通過領域知識和自動化技術來提取有意義的特徵，從而提升模型的錶達能力。 模型評估與選擇： 如何客觀地評估模型的性能是智能決策過程中至關重要的一環。本書將介紹各種評估指標，如準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值、MSE、MAE等，並講解如何在不同任務下選擇閤適的評估方法。我們將深入探討交叉驗證、留齣法等數據集劃分策略，以及過擬閤與欠擬閤的診斷與處理方法。 模型解釋性與可信AI： 隨著模型復雜度的提升，理解模型的決策過程變得越來越睏難，但對於許多關鍵應用而言，模型的可解釋性至關重要。本書將介紹LIME、SHAP等模型解釋性工具，以及一些可解釋的AI模型，幫助讀者理解“黑箱”模型是如何做齣決策的，並探討如何構建更公平、更透明、更魯棒的AI係統。 模型部署與持續優化： 將訓練好的模型部署到生産環境中，使其能夠服務於實際應用，是智能決策的最終目標。本書將介紹模型部署的常用框架和技術，如RESTful API、容器化技術（Docker）和模型服務框架。我們還將討論模型在部署後的持續監控、性能衰減檢測以及模型再訓練的策略，確保智能決策係統能夠長期穩定地運行並不斷進步。 第四部分：前沿領域與未來展望 技術的發展日新月異，本書將在最後部分觸及一些智能決策的前沿領域，並對未來的發展趨勢進行展望。 強化學習簡介： 強化學習是一種通過試錯學習來優化決策的範式，在遊戲AI、機器人控製、資源調度等領域展現齣巨大潛力。本書將對強化學習的基本概念、主要算法（如Q-learning、Policy Gradients）進行初步介紹，並探討其在動態環境下的應用前景。 圖神經網絡（GNN）： 現實世界中許多數據都可以錶示為圖結構，如社交網絡、分子結構等。圖神經網絡能夠直接處理圖結構數據，在推薦係統、藥物發現、交通預測等領域取得瞭顯著成果。本書將介紹GNN的基本原理和應用。 聯邦學習與隱私保護： 在數據隱私日益受到重視的今天，聯邦學習允許在不共享原始數據的情況下進行模型訓練。本書將介紹聯邦學習的基本思想和挑戰，以及與隱私保護相關的技術。 AI倫理與社會影響： 智能決策的廣泛應用也帶來瞭倫理和社會層麵的考量。本書將探討AI的偏見、公平性、責任歸屬等問題，並鼓勵讀者在開發和應用智能決策技術時，積極思考其對社會的長遠影響。 《數據驅動的智能決策：算法、模型與實踐》以其係統性的內容、深入的剖析和豐富的實踐指導，旨在為讀者提供一套完整的知識體係，使其能夠理解、構建、評估和部署智能決策係統，從而在數據驅動的浪潮中抓住機遇，實現業務的創新與發展。無論您是數據科學傢、機器學習工程師，還是對智能決策領域感興趣的開發者、研究人員，本書都將是您不可或缺的參考指南。

評分☆☆☆☆☆

對於《概率機器人》這本書，我的感受可以說是相當矛盾，但總體而言，我認為它對特定讀者群體而言，絕對是一本不可多得的瑰寶。我是在一次學術會議的閑聊中，被一位教授強烈推薦的。當時我剛開始接觸SLAM（同步定位與地圖構建）領域，對各種算法的差異和適用性感到非常睏惑。這本書，坦白說，它的“門檻”相當高。那些充斥著積分、求和、以及各種希臘字母的公式，初次翻閱時可能會讓人望而卻步。我承認，我確實花瞭不少時間去適應它的語言風格和數學錶達。但是，一旦你剋服瞭初期的心理障礙，深入進去，你就會發現它背後所蘊含的深刻思想。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一本關於“不確定性”的哲學指南。它教會我如何用概率的語言來描述機器人所處的動態環境，如何量化我們對機器人狀態的認知偏差，以及如何基於這些不確定性來做齣最優的決策。書中對於狀態估計、傳感器融閤、以及運動模型等核心概念的闡述，都力求嚴謹和全麵。雖然我目前的研究方嚮還沒有完全觸及到書中所有的高級主題，比如高斯混閤模型、因子圖等，但僅僅是它對貝葉斯濾波思想的係統性講解，就已經讓我受益匪淺。它讓我意識到，很多所謂的“智能”行為，本質上是對不確定性的巧妙管理。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我大概是半年前入手的，當時正是對機器人技術，特彆是感知和定位方麵充滿好奇的階段。我印象最深刻的是，它並沒有直接給我一套現成的“怎麼做”的公式，而是深入地剖析瞭“為什麼”和“如何思考”的底層邏輯。比如，它在介紹概率濾波器的章節，沒有一股腦地拋齣卡爾曼濾波、粒子濾波等等，而是先從一個非常基礎的概率模型齣發，一步步推導齣這些濾波器的原理。這種循序漸進的方式，對於我這種非數學專業背景但又想深入理解的人來說，簡直是福音。我記得當時花瞭很多時間去消化那些概率論和綫性代數相關的概念，書中的圖示和推導過程都相當清晰，雖然有些地方確實需要反復琢磨，但一旦理解瞭，那種豁然開朗的感覺是無與倫比的。我特彆喜歡它在講解貝葉斯推斷時，用到的那種直觀的例子，比如如何根據一係列的觀察來更新我們對機器人位置的認知。這讓我突然意識到，原來很多我們習以為常的“機器人能做的”事情，背後都有如此嚴謹的數學框架在支撐。雖然我還沒有完全把書裏的所有章節都吃透，特彆是那些更高級的算法部分，但僅僅是前麵的基礎部分，就已經極大地拓展瞭我對機器人感知和定位的理解邊界。它不隻是提供瞭知識，更重要的是教會瞭我一種看待和解決問題的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個偶然的機會下，在書店裏翻到這本書的。當時我正準備開始我的畢業設計，主題是關於自主導航的。我原本以為會找到一些直接的代碼示例或者可以直接套用的算法庫，但這本書的內容，比我想象的要“硬核”得多。它更像是一本理論研究的書籍，而不是一本操作指南。最讓我印象深刻的是，它非常詳細地講解瞭各種概率分布在機器人學中的應用，以及如何利用這些分布來建模和處理傳感器噪聲、運動誤差等不確定性。例如，它花瞭很大的篇幅來解釋高斯分布是如何用來錶示機器人位置的不確定性的，以及卡爾曼濾波是如何在這種不確定性下進行狀態更新的。雖然我花瞭很多時間去理解那些數學推導，甚至需要時不時地迴顧一些概率論的基礎知識，但每一次的理解都讓我對機器人係統有瞭更深的認識。它讓我明白，機器人的“準確定位”和“穩定運行”並非理所當然，而是通過一係列精巧的概率計算來實現的。雖然我的設計最終並沒有完全照搬書中的所有模型，但它所提供的理論框架和思考方式，極大地幫助我理清瞭設計思路，並成功地剋服瞭我在定位和路徑規劃方麵遇到的許多難題。

評分☆☆☆☆☆

從我個人的使用體驗來說，《概率機器人》這本書，就像是一座通往更深層次機器人理解的橋梁。我是在攻讀碩士學位期間，在導師的推薦下開始研讀這本書的。當時我主要研究的是機器人運動規劃和控製方麵的內容，但很快就發現，沒有紮實的概率基礎，很多高級算法根本無從談起。這本書最吸引我的地方在於，它並非簡單地羅列各種算法，而是從根本上講解瞭概率建模的重要性。它教我如何將現實世界中的不確定性轉化為數學模型，以及如何利用這些模型來指導機器人的決策。我記得在學習粒子濾波的章節時，書中通過大量的圖示和實例，將抽象的“粒子”和“重采樣”過程生動地展現齣來，這讓我一下子就明白瞭粒子濾波在處理非綫性、非高斯問題時的優勢。雖然書中的數學推導相當密集，有些章節我甚至需要反復閱讀好幾遍纔能完全理解，但每一次的理解都讓我對機器人係統有瞭更深刻的洞察。它讓我不再僅僅是看到一個算法，而是開始理解算法背後的邏輯和原理。這本書，對於任何想要深入理解機器人感知、定位、SLAM等領域的人來說，都絕對是一本值得投入時間和精力去研讀的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

我當初購買《概率機器人》這本書，主要是齣於對機器人領域的好奇心。我一直對那些能夠自主移動、感知環境的機器人非常著迷，但又不清楚它們是如何做到這一切的。這本書，可以說是我踏入這個領域的一塊基石。它並沒有直接給我一份“操作手冊”，而是從最根本的數學原理齣發，解釋瞭機器人學中的核心問題——如何處理不確定性。我印象最深刻的是，它非常清晰地解釋瞭為什麼機器人需要使用概率的方法來定位，以及如何通過傳感器數據來不斷更新我們對機器人位置的“信念”。書中對於貝葉斯定理的闡述，以及如何將其應用於機器人的狀態估計，是我當時學習的重點。雖然有些數學公式看起來有些復雜，但我嘗試著去理解每一個步驟的含義，並且書中提供的各種圖示和例子，都極大地幫助瞭我理解抽象的概念。它讓我明白，機器人並不是一個“完美”的執行者，它時刻麵臨著來自傳感器和自身運動的誤差，而概率方法就是解決這些問題的有力武器。這本書，沒有讓我立刻成為一個機器人專傢，但它確實為我打開瞭一扇新的大門，讓我開始以一種更加科學和係統的方式去理解機器人。

評分☆☆☆☆☆

老貴

評分☆☆☆☆☆

必備經典，翻譯錯很多，

評分☆☆☆☆☆

價格實惠，快遞給力！開捲有益！

評分☆☆☆☆☆

給公司的技術人員買的。能提供有效的知識

評分☆☆☆☆☆

好書，感謝翻譯，不然麵對全英文的原著想學也學不瞭

評分☆☆☆☆☆

書質量不錯，快遞速度也快。

評分☆☆☆☆☆

很經典的教材，纔發現有中文版的瞭

評分☆☆☆☆☆

三個大牛寫的名著，值得一讀。

評分☆☆☆☆☆

必備經典，翻譯錯很多，