概率图模型 基于R语言 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[法] David，Bellot（大卫·贝洛特） 著，魏博 译

图书标签:

• 概率图模型
• R语言
• 贝叶斯网络
• 马尔可夫网络
• 因果推断
• 机器学习
• 统计建模
• 数据分析
• 图模型
• R语言编程

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115471345

版次：1

商品编码：12256045

品牌：异步图书

包装：平装

开本：小16开

出版时间：2018-01-01

用纸：纯质纸

页数：185

正文语种：中文

编辑推荐

概率图是什么？
一种可视化概率模型的方法，有利于设计和开发新模型，在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域应用广泛。

读者可以从本书中学到哪些知识？
·理解概率图模型的概念，为特定的问题选取特定的概率图模型。
·调整模型参数，自动发现新的模型。
·从简单到复杂，逐步理解贝叶斯模型的基本原理。
·把标准的线性回归模型转换为强大的概率图模型。
·理解当今产业界广泛使用的模型。
·使用推断和近似推断算法，计算后验概率分布。

本书是市场上基于R语言的概率图图书。异步社区提供配套代码下载，网址http://www.epubit.com.cn/book/details/4893。

内容简介

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。

作者简介

David Bellot是法国国家信息与自动化研究所（INRIA）计算机科学专业的博士，致力于贝叶斯机器学习。他也是美国加州大学伯克利分校的博士后，为英特尔、Orange电信和巴克莱银行等公司工作过。他现在财经行业工作，使用机器学习技术开发财经市场的预测算法，同时也是开源项目，如Boost C++库的贡献者。

译者简介：
魏博，志诺维思（北京）基因科技有限公司高-级算法工程师。本科毕业于武汉大学数学系，博士毕业于中国科学院数学与系统科学研究院计算机软件与理论专业。前阿里巴巴优酷事业部视频搜索算法专家，欧普拉软件科技（北京）有限公司新闻推荐高-级算法工程师。长期关注于用户需求建模、行为建模和自动推理。数据挖掘、机器学习和数据可视化爱好者，尤其热衷于海量数据中用户视角和用户行为模式的刻画和推断，以及自然语言处理问题。

目录

第 1章　概率推理　1
1．1　机器学习　3
1．2　使用概率表示不确定性 　4
1．2．1　信念和不确定性的概率表示 　5
1．2．2　条件概率 　6
1．2．3　概率计算和随机变量 　7
1．2．4　联合概率分布 　9
1．2．5　贝叶斯规则 　10
1．3　概率图模型　18
1．3．1　概率模型 　18
1．3．2　图和条件独立 　19
1．3．3　分解分布 　21
1．3．4　有向模型 　22
1．3．5　无向模型 　23
1．3．6　示例和应用 　23
1．4　小结　27
第 2章　精 确推断　28
2．1　构建图模型　29
2．1．1　随机变量的类型 　30
2．1．2　构建图 　31
2．2　变量消解　37
2．3　和积与信念更新　39
2．4　联结树算法　43
2．5　概率图模型示例　51
2．5．1　洒水器例子 　51
2．5．2　医疗专家系统 　52
2．5．3　多于两层的模型 　53
2．5．4　树结构 　55
2．6　小结　56
第3章　学习参数　58
3．1　引言　59
3．2　通过推断学习　63
3．3　zui大似然法　67
3．3．1　经验分布和模型分布是如何关联的？ 　67
3．3．2　zui大似然法和R语言实现 　69
3．3．3　应用 　73
3．4　学习隐含变量——期望zui大化算法　75
3．4．1　隐变量 　76
3．5　期望zui大化的算法原理　77
3．5．1　期望zui大化算法推导 　77
3．5．2　对图模型使用期望zui大化算法 　79
3．6　小结　80
第4章　贝叶斯建模——基础模型　82
4．1　朴素贝叶斯模型　82
4．1．1　表示 　84
4．1．2　学习朴素贝叶斯模型 　85
4．1．3　完全贝叶斯的朴素贝叶斯模型 　87
4．2　Beta二项式分布　90
4．2．1　先验分布 　94
4．2．2　带有共轭属性的后验分布 　95
4．2．3　如何选取Beta参数的值　95
4．3　高斯混合模型　97
4．3．1　定义　97
4．4　小结　104
第5章　近似推断　105
5．1　从分布中采样　106
5．2　基本采样算法　108
5．2．1　标准分布　108
5．3　拒绝性采样　111
5．3．1　R语言实现 　113
5．4　重要性采样　119
5．4．1　R语言实现 　121
5．5　马尔科夫链蒙特卡洛算法　127
5．5．1　主要思想　127
5．5．2　Metropolis-Hastings算法 　128
5．6　概率图模型MCMC算法R语言实现　135
5．6．1　安装Stan和RStan 　136
5．6．2　RStan的简单例子 　136
5．7　小结　137
第6章　贝叶斯建模——线性模型　139
6．1　线性回归　140
6．1．1　估计参数 　142
6．2　贝叶斯线性模型　146
6．2．1　模型过拟合 　147
6．2．2　线性模型的图模型 　149
6．2．3　后验分布 　151
6．2．4　R语言实现 　153
6．2．5　一种稳定的实现 　156
6．2．6　更多R语言程序包　161
6．3　小结　161
第7章　概率混合模型　162
7．1　混合模型　162
7．2　混合模型的期望zui大化　164
7．3　伯努利混合　169
7．4　专家混合　172
7．5　隐狄利克雷分布　176
7．5．1　LDA模型 　176
7．5．2　变分推断 　179
7．5．3　示例　180
7．6　小结　183
附录　184

探索数据中的隐秘联系：一本关于统计建模与决策的实用指南 在信息爆炸的时代，我们每天都被海量数据包围。然而，原始数据本身往往晦涩难懂，隐藏着复杂的内在结构和相互依赖关系。如何从这些纷繁芜杂的数据中抽丝剥茧，揭示出隐藏的规律，构建出能够理解、解释甚至预测复杂现象的模型，是当前科学研究、商业决策乃至人工智能发展中的核心挑战。本书正是为了应对这一挑战而生，它将带领读者踏上一段深入理解和应用概率图模型的精彩旅程。 为什么是概率图模型？ 概率图模型（Probabilistic Graphical Models, PGMs）是近年来在人工智能、机器学习、统计学、计算机科学以及生物信息学等众多领域备受瞩目的强大工具。它们提供了一种直观且强大的框架，用于表示和推理具有不确定性且相互关联的随机变量之间的关系。简单来说，PGMs擅长处理“不确定性”和“依赖性”。 想象一下，我们试图理解一个人的健康状况。健康受多种因素影响：遗传、饮食、运动、睡眠、环境污染等等。这些因素之间并非孤立，例如，不良饮食可能导致肥胖，而肥胖又可能增加患心脏病的风险。同时，我们对这些因素的了解也并非完全确定，例如，某个指标的测量可能存在误差，某个基因的作用可能因人而异。PGMs恰恰能够优雅地捕捉这种复杂的、不确定的相互作用。 PGMs的核心在于结合了概率论的强大表达能力和图论的直观可视化能力。通过图的结构（节点代表随机变量，边代表变量之间的直接依赖关系），我们可以清晰地描绘出复杂系统中变量之间的概率依赖性。而概率论则赋予了我们量化这些依赖性并进行推理的能力。这种结合使得PGMs在处理高维、稀疏、结构化数据时，展现出卓越的性能。 本书将带您领略哪些精彩内容？ 本书将以严谨的理论基础为支撑，以实际应用为导向，系统地介绍概率图模型的精髓，并着重于如何在真实世界的数据分析任务中有效地运用这些模型。我们将从最基础的概念入手，逐步深入到更高级的主题，确保读者能够建立起扎实的理解。 第一部分：基石——概率论与图论的融合 我们将首先回顾和梳理概率论中的关键概念，包括条件概率、贝叶斯定理、联合概率分布以及如何使用概率分布来描述随机变量的不确定性。同时，我们也会介绍图论的基础知识，如节点、边、图的类型（有向图、无向图）以及它们在表示关系时的优势。 接着，本书将重点介绍概率图模型的两种主要类型： 贝叶斯网络（Bayesian Networks）：基于有向无环图（DAG），贝叶斯网络擅长表示变量之间的因果关系或传递关系。我们将深入探讨其结构的学习（如何从数据中发现图的结构）、参数的学习（如何估计变量之间的条件概率）以及推理（如何在给定某些证据的情况下，计算其他变量的概率）。我们会学习如何表示和推理诸如天气预报、疾病诊断、故障检测等问题。 马尔可夫随机场（Markov Random Fields）：基于无向图，马尔可夫随机场更侧重于变量之间的对称依赖关系，常用于表示具有空间或时序结构的系统，如图像处理、自然语言处理中的序列建模等。我们将学习其势函数（potential functions）的概念，以及如何利用它们来定义联合概率分布。 第二部分：深入理解——推断与学习 仅仅了解模型的结构是不够的，更重要的是如何利用模型进行推理和学习。 推理（Inference）：给定一个已知的概率图模型，我们如何回答“如果X发生，Y发生的概率是多少？”这类问题？本书将介绍精确推理算法，如变量消除（Variable Elimination）和信念传播（Belief Propagation），它们在小规模模型上表现出色。同时，我们也会探讨近似推理方法，如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法和变分推断（Variational Inference），这些方法对于处理大规模、复杂的模型至关重要。我们将学习如何通过推理来预测未知、解释观测、以及进行决策。 学习（Learning）：在实际应用中，我们往往不知道模型的具体结构和参数。本书将详细讲解如何从数据中学习概率图模型。这包括学习模型的结构（结构学习），例如如何判断哪些变量之间应该有边连接；以及学习模型的参数（参数学习），例如如何估计条件概率表（CPTs）或势函数。我们将讨论最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）等常用方法。 第三部分：实践应用——工具与案例 理论知识需要通过实践来巩固。本书将引入一系列实际应用场景，并展示如何利用这些场景来驱动对概率图模型的理解。 特定模型详解：我们将深入探讨一些重要的概率图模型变种，例如： 条件随机场（Conditional Random Fields, CRFs）：在序列标注任务中表现优异，例如词性标注、命名实体识别。 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMMs）：在语音识别、生物序列分析等领域有着广泛应用。 因子图（Factor Graphs）：一种更通用的表示方式，能够统一表示贝叶斯网络和马尔可夫随机场，并简化推理过程。 真实世界案例分析：我们将选取多个引人入胜的真实世界案例，例如： 医疗诊断：如何利用症状、检查结果来推断潜在疾病。 推荐系统：如何根据用户的历史行为来预测其可能喜欢的物品。 自然语言处理：如何理解句子结构、进行文本分类。 计算机视觉：如何进行图像分割、物体识别。 金融建模：如何预测股票价格、评估风险。 我们将逐步引导读者将所学知识应用于这些案例，分析问题，设计模型，进行实验，并解释结果。 本书的特色与价值 本书的撰写力求在理论深度和实践可操作性之间取得最佳平衡。我们不仅仅停留在概念的介绍，更强调“如何做”。 循序渐进的教学设计：从基础概念到复杂模型，逻辑清晰，结构严谨，便于读者逐步掌握。 丰富的数学推导：必要的数学推导将为读者提供深刻的理解，但不会过于晦涩，始终围绕核心概念展开。 贯穿始终的案例驱动：通过生动的案例，将抽象的模型具象化，帮助读者理解其应用价值。 强调模型选择与应用：指导读者如何在不同的问题场景下，选择最适合的概率图模型，并进行有效的建模与求解。 谁将受益于本书？ 本书适合以下读者群体： 研究生和高年级本科生：学习人工智能、机器学习、统计学、计算机科学等相关专业的学生。 数据科学家和机器学习工程师：希望掌握一种更强大、更灵活的建模工具，以解决复杂的数据分析问题。 研究人员：在各个领域需要处理不确定性数据和复杂依赖关系的科研人员。 对概率模型和智能系统感兴趣的读者：希望深入了解人工智能背后核心建模思想的爱好者。 掌握概率图模型，就如同获得了一把开启数据智慧之门的钥匙。它不仅能够帮助我们更好地理解数据，更重要的是，能够指导我们做出更明智、更理性的决策。希望本书能成为您探索概率图模型世界的忠实伙伴，助您在数据驱动的时代乘风破浪。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计确实很用心，字体大小适中，行距合理，阅读起来非常舒适，不会感到拥挤或疲劳。书中的图示也十分精美，线条清晰，颜色搭配得当，有效地辅助理解了复杂的数学概念和模型结构。我特别欣赏作者在解释抽象概念时，能够穿插生动形象的比喻和类比，这使得原本枯燥的理论知识变得生动有趣，更容易被接受。例如，在介绍贝叶斯网络的条件独立性时，书中可能引用了生活中某个场景来类比，从而帮助读者快速抓住核心思想。同时，书中对于R语言代码的呈现方式也值得称赞，代码块格式统一，缩进清晰，关键部分还可能用加粗或其他方式突出显示，方便读者阅读和复制。如果书中还能提供下载代码的链接，那就更加完美了，这样读者就可以直接运行，而无需手动输入。我最期待的是书中能够包含一些关于模型评估和选择的章节，因为在实际应用中，如何选择最适合的概率图模型，以及如何评估模型的性能，是至关重要的环节。希望作者能够在这方面给予充分的指导和建议。

评分☆☆☆☆☆

这本书的外观设计虽然不是最花哨的，但却散发出一种沉静而专业的魅力。厚重的书页和扎实的装订，都传递出一种“干货满满”的信号。对于我这样希望深入理解概率图模型核心思想的读者来说，这种朴实无华的设计反而更能引起我的共鸣。我更关注的是书中内容是否能够帮助我构建起对概率图模型的系统性认知。我希望书中能够清晰地阐述概率图模型在机器学习领域的核心地位，例如它如何成为连接统计学和人工智能的重要桥梁。在模型讲解方面，我期待能够看到对不同类型概率图模型（如生成模型和判别模型）的细致区分，以及它们各自的适用场景。对于R语言的应用，我希望它能不仅仅停留在调用现成函数层面，而是能展示一些基础算法的R语言实现思路，甚至是对现有R包的源码进行一些解读，这样能帮助我更深入地理解算法的内部机制。此外，如果书中能涉及一些概率图模型在深度学习中的应用，例如与神经网络结合的思路，那就更具前瞻性了，因为这代表了概率图模型未来的发展方向。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在数据科学领域摸爬滚打的从业者，我对概率图模型的重要性深有体会。在处理复杂的、具有潜在依赖关系的数据时，传统的统计模型往往显得力不从心。而概率图模型，尤其是像贝叶斯网络和马尔可夫随机场这样的模型，能够直观地表示变量之间的依赖关系，并提供强大的推理能力。因此，我一直在寻找一本既能深入讲解理论，又能结合实际操作的教材。这本书以R语言为工具，这一点对我来说尤为吸引人。R语言生态系统拥有丰富的统计和机器学习库，能够方便地实现各种概率图模型。我希望书中能够详细介绍如何在R语言中构建、训练和推理这些模型，并且能够提供一些实际数据集的案例，让我能够将所学知识应用到真实问题中。例如，在医疗诊断、金融风险评估、自然语言处理等领域，概率图模型都有着广泛的应用，我渴望通过这本书了解如何在这些领域运用R语言解决实际问题。对于那些希望在机器学习和人工智能领域深入发展的读者来说，掌握概率图模型无疑是一项核心竞争力，而这本书似乎提供了这样一条通往掌握之路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装和印刷质量都相当不错，纸张厚实，封面设计也比较简洁大气，给人一种专业严谨的感觉。书脊挺括，拿在手里分量十足，一看就知道内容不会肤浅。翻开目录，章节的编排逻辑清晰，从基础概念的介绍，到各种具体概率图模型的讲解，再到实际应用的案例分析，层层递进，非常适合想要系统学习概率图模型的人。虽然我还没有深入阅读，但仅仅是浏览目录，就能感受到作者在内容组织上的用心。我特别期待后面的内容，比如贝叶斯网络的原理与推断，马尔可夫随机场的应用，以及隐马尔可夫模型在序列数据分析中的作用。R语言作为实现工具的引入，也大大增强了这本书的实用性。我一直觉得理论学习离不开实践，而通过R语言的代码示例，我们不仅能理解模型是如何运作的，更能亲手去实现和调试，这对于加深理解和掌握技能至关重要。希望书中提供的R语言代码能够详细易懂，并配有清晰的注释，这样即便是R语言初学者也能快速上手。总的来说，这本书从外观到内容框架都给我留下了深刻的第一印象，让我充满期待，相信它会成为我学习概率图模型道路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的学生，正在攻读统计学专业。概率图模型是我课程体系中非常重要的一环，也是我一直以来觉得比较难以深入掌握的领域。市面上关于概率图模型的书籍不少，但很多都过于偏重理论，或者例子不够贴合实际，学习起来总感觉隔靴搔痒。当看到这本书以R语言为切入点，我感到非常惊喜。我一直比较熟悉R语言，也希望能够将所学的理论知识应用到R语言的实践中。这本书的出现，恰好满足了我的需求。我非常期待书中能够从最基础的概念讲起，例如概率图模型的定义、分类，以及它们在统计学中的基础地位。然后，深入讲解各种常见的概率图模型，如贝叶斯网络、马尔可夫随机场、高斯混合模型等，并且为每一种模型提供清晰的数学推导和直观的解释。最关键的是，我希望书中能够提供详细的R语言实现代码，并配以逐步的讲解，让我能够跟着书中的例子，一步步地在R环境中构建和运行这些模型。这样，我就能更好地理解模型的工作原理，并为我今后的毕业设计或科研项目打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

?????????????????????????????????????????????????????????????

评分☆☆☆☆☆

翻译的不咋地，有错误的地方。

评分☆☆☆☆☆

?????????????????????????????????????????????????????????????

评分☆☆☆☆☆

翻译的不咋地，有错误的地方。

评分☆☆☆☆☆

可以！！！

评分☆☆☆☆☆

这本书过期了忘了提取，麻烦帮我追查一下

评分☆☆☆☆☆

很好，专业细致！

评分☆☆☆☆☆

最近买的东西挺多，都还不错。有时价格变化快。

评分☆☆☆☆☆

值得学习，不错