正版 马尔可夫链：模型、算法与应用 [美]Wai-Ki Ching,Ximin Huang pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Wai-Ki Ching，Ximin Hua 著

图书标签:

• 马尔可夫链
• 随机过程
• 概率模型
• 算法
• 应用
• 统计建模
• 排队论
• 隐马尔可夫模型
• 机器学习
• 数据分析

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302398806

商品编码：28831215597

包装：平装

出版时间：2015-07-01

图书基本信息
图书名称	马尔可夫链：模型、算法与应用
作者	Wai-Ki Ching,Ximin Huang,Michael K.N
定价	45.00元
出版社	清华大学出版社
ISBN	9787302398806
出版日期	2015-07-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本
商品重量	0.4Kg

内容简介

本书讲述了马尔可夫链模型在排队系统、网页重要性排名、制造系统、再制造系统、库存系统以及金融风险管理等方面的*应用进展.全书共安排8章内容，章介绍马尔可夫链、隐马尔可夫模型和马尔可夫决策过程的基本理论和方法，其余7章分别介绍马尔可夫链模型在不同领域中的应用.本书可作为自动化、工业工程、统计学、应用数学以及管理学等专业高年级本科生或研究生的专业课教材，也可作为相关领域的研究人员及工程技术人员的参考书.

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

好的，这是一份关于《概率图模型：基础、方法与前沿》的图书简介，字数在1500字左右，内容详实，不涉及马尔可夫链的具体内容。 --- 概率图模型：基础、方法与前沿 内容简介 在当今数据爆炸的时代，从生物信息学到金融风控，从自然语言处理到计算机视觉，我们面临的挑战是如何从海量、高维、充满不确定性的数据中提取有意义的结构和知识。《概率图模型：基础、方法与前沿》正是一部旨在系统、深入地阐述这一核心理论框架的专著。本书不仅是概率统计、机器学习和人工智能领域研究者和实践者的重要参考书，更是渴望构建严谨、可解释、具备不确定性量化能力的智能系统的工程师的必备指南。 本书全面覆盖了概率图模型的理论基石、核心算法以及在现代科学和工程中的广泛应用。它巧妙地平衡了理论的深度与实践的可操作性，力求让读者能够扎实地掌握概率图模型的构建、推断和学习三大支柱。 第一部分：概率图模型的理论基石与基础构建 本书的第一部分奠定了概率图模型的数学和概念基础，强调了表示能力与模型选择的重要性。 1. 随机变量的联合概率表示与分解： 首先，本书详细探讨了如何利用图形结构来简洁高效地表示复杂系统中的随机变量之间的依赖关系。传统的联合概率分布函数在高维空间中难以处理，而概率图模型通过图形的边（依赖）和节点（变量）来揭示这些关系。我们深入剖析了贝叶斯网络（有向图模型）和马尔可夫随机场（无向图模型）这两种主流框架的本质区别和各自的优势。重点阐述了D-分离（D-Separation）的概念，这是理解和判断贝叶斯网络中条件独立性的关键工具，为模型简化和结构学习奠定了基础。 2. 分解定理与势函数理论： 在无向图模型（MRF）的框架下，本书详尽介绍了因子分解定理，解释了如何通过定义在子图（团簇）上的局部势函数（Potential Functions）来重构全局的联合分布。不同于概率的直接乘积，势函数采用指数形式（如玻尔兹曼分布），这使得模型在处理物理系统和统计物理中的配分函数时具有天然的优势。我们详细推导了从联合分布到因子分解的数学过程，并探讨了“超边”和“最大团”在分解中的核心作用。 3. 概率表示的等价性与转化： 一个关键的挑战是如何在有向模型和无向模型之间进行高效的转换，以及如何识别在不同表示下模型的等价性。本书提供了一套严谨的工具，用以在香农图（Seperation Graph）和Hammersley–Clifford 定理的指导下，实现从有向到无向、无向到有向的转换，并明确了转换过程中可能出现的“偏差”（如伪似然的引入）。 第二部分：核心推断算法：从精确到近似 概率图模型的强大之处在于其能够处理复杂的概率推断问题——给定部分观测变量，计算其他变量的边缘分布或条件分布。第二部分聚焦于解决这些推断难题的算法。 1. 精确推断：信念传播与因子图： 本书首先介绍了因子图这一统一的建模工具，它将变量节点和因子节点清晰分离，极大地简化了算法的描述和实现。随后，深入讲解了信念传播（Belief Propagation, BP）算法。我们从消息传递的角度详细推导了BP算法在树形图结构上的工作原理，并分析了其计算复杂度和收敛性。对于一般图结构中出现的回路（Cycles）问题，本书详细阐述了如何通过填界（Junction Tree）算法将复杂图转化为树结构，从而实现精确的边缘推断，并分析了填界算法在计算复杂性上的限制（NP-hard）。 2. 近似推断：蒙特卡罗方法与变分推断： 对于大规模或稠密连接的图，精确推断的计算成本过高。因此，本书将大量篇幅投入到先进的近似推断方法。 蒙特卡罗方法： 详细介绍了MCMC（Markov Chain Monte Carlo）技术，特别是Metropolis-Hastings和Gibbs Sampling。我们着重于如何设计高效的马尔可夫链，使其平稳分布恰好是我们希望采样的后验分布，并讨论了收敛诊断和混合时间分析。 变分推断（Variational Inference, VI）： 作为一种替代MCMC的、基于优化的推断方法，VI将后验分布的计算转化为最小化两个分布之间的Kullback-Leibler (KL) 散度的问题。本书系统地介绍了均场（Mean-Field）近似及其局限性，随后过渡到更强大的平均场变分推断（Mean-Field Variational Inference）和期望传播（Expectation Propagation, EP）等现代变分方法。 第三部分：模型学习：结构与参数估计 概率图模型不仅需要推断，更需要在数据驱动下自动学习出最佳的模型结构和参数，这是实现全自动智能系统的关键。 1. 参数学习： 在模型结构固定的前提下，参数学习通常是一个最大似然或最大后验概率估计问题。本书详细分析了完全数据和缺失数据情况下的参数估计方法。对于贝叶斯网络，重点在于Dirichlet-Multinomial共轭先验下的计算；对于MRF，则需处理难以计算的配分函数，引入了伪似然和梯度上升等方法进行参数优化。 2. 结构学习： 结构学习是概率图模型中最具挑战性的任务之一，因为它涉及到对所有可能图结构的搜索。 有向模型的结构学习： 本书介绍了基于约束（Constraint-Based）的方法（如PC 算法，依赖于条件独立性检验）和基于评分搜索（Score-Based）的方法（如BIC/AIC 评分优化）。我们详细讨论了如何设计高效的搜索策略，如贪婪搜索和禁忌搜索，以应对指数级的搜索空间。 无向模型的结构学习： 重点阐述了如何利用高斯 MRF 中精度矩阵（Precision Matrix）的稀疏性进行结构推断，这与现代的高维统计建模紧密相关。 第四部分：前沿应用与扩展模型 本书最后一部分将理论与实际工程问题紧密结合，介绍了概率图模型在复杂系统中的现代扩展形式。 1. 动态与时间序列模型： 对于处理序列数据，本书详细介绍了隐马尔可夫模型（HMM）的泛化——线性动态系统（LDS），以及基于卡尔曼滤波和粒子滤波在这些系统中的最优或次优推断。 2. 深度学习与概率图模型的融合： 近年来，深度学习的强大特征提取能力与概率图模型的可解释性相结合，催生了新的研究热点。本书探讨了深度玻尔兹曼机（DBM）、变分自编码器（VAE）等生成模型的底层概率图结构，以及如何利用图神经网络（GNN）来增强图模型的推断和学习过程。 3. 实际案例分析： 通过对医疗诊断系统、社交网络分析中的社群发现、以及大规模推荐系统中的矩阵分解等经典案例的深入剖析，展示了概率图模型从模型构建到算法选择、再到结果解释的完整流程。 --- 《概率图模型：基础、方法与前沿》是一部兼具广度和深度的教科书，它不仅为读者提供了理解复杂随机系统的数学工具箱，更指明了在数据科学和人工智能领域中构建可信赖、可解释系统的未来方向。无论是高等院校的课程教学，还是工业界对复杂建模需求的应对，本书都将是不可或缺的权威参考。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数学模型和数据分析充满好奇的读者，我对《正版 马尔可夫链：模型、算法与应用》这本书的期望很高。首先，书名中的“正版”二字，给了我一种对内容权威性和原创性的信心，这在学术著作中尤为重要。我设想，这本书的“模型”部分，会系统地介绍马尔可夫链的数学基础，包括状态空间、转移概率矩阵、转移核等概念，并可能区分离散时间和连续时间马尔可夫链的不同特性。随后，“算法”部分，我期待能深入了解如何运用数学工具来分析这些模型，比如如何计算长期稳态分布、预测序列的概率，以及可能涉及到的蒙特卡洛模拟等方法。而“应用”部分，更是让我充满了探索的动力。我猜测，书中会列举马尔可夫链在不同领域的实际应用，例如在金融领域用于风险定价，在计算机科学中用于算法分析，或是在自然语言处理中用于文本生成和语音识别。这种理论深度与实践广度的结合，是我一直以来所追求的学习方式。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，首先映入眼帘的是它扎实的装帧和清晰的排版，这让我对它的内容质量有了初步的好感。虽然我还没有细读，但书名《正版 马尔可夫链：模型、算法与应用》本身就传达了一种信息：它是一本系统性、全面性的著作。我倾向于认为，这本书会从基础概念入手，比如马尔可夫性质、齐次马尔可夫链与非齐次马尔可夫链的区别，然后逐步深入到更复杂的内容。我猜测，在“模型”部分，作者可能会详细介绍不同类型的马尔可夫链，如离散时间马尔可夫链、连续时间马尔可夫链，以及它们在描述不同现象时的适用性。而“算法”部分，我期待看到对求解稳态分布、转移概率、预测未来状态等问题的各种算法的详尽讲解，甚至可能包含一些计算效率优化方面的讨论。至于“应用”，我非常好奇它会如何展现马尔可夫链在现实世界中的威力，是机器学习中的隐马尔可夫模型，还是排队论中的服务系统分析？这种理论与实践的结合，总是能给我带来最深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透着一股严谨学术的气息，封面上“正版”两个字更是让人感到安心，毕竟在这个信息爆炸的时代，能拿到一本原汁原味、未经篡改的经典著作是多么的难得。我当初是被“马尔可夫链”这个概念所吸引，这个听起来就充满数学魅力的词汇，总让人联想到事物发展变化的规律性，以及其中蕴含的预测能力。这本书的作者，[美]Wai-Ki Ching和Ximin Huang，名字本身就散发着一种国际化的学术光芒，让人不由自主地期待他们能带来怎样深刻的洞察。虽然我还没有深入翻阅，但仅仅是书名和作者的组合，就已经在我心中勾勒出了一个详尽而系统的马尔可夫链知识体系的蓝图。我预感这本书会是一次理论与实践相结合的探索之旅，从基础的模型构建，到精妙的算法解析，再到跨越不同领域的广泛应用，每一个环节都充满了未知与惊喜。我对它充满了期待，渴望在文字的世界里，跟随作者的脚步，一步步揭开马尔可夫链的神秘面纱，感受它在现代科学和工程中扮演的举足轻重的作用。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，真正有价值的书，不仅仅在于内容的深度，更在于它能否激发出读者进一步探索的欲望。从这本书的书名来看，它似乎正是这样一本能够点燃我学术热情和求知欲的宝藏。我一直对那种能够将抽象理论与具体应用巧妙融合的著作情有独钟，而“模型、算法与应用”这几个关键词，恰恰精准地击中了我的兴趣点。我设想，这本书会从最基础的马尔可夫链模型讲起，可能涉及状态空间、转移概率矩阵这些核心概念，然后循序渐进地深入到各种用于分析和优化的算法，比如经典的迭代算法、收敛性分析，甚至可能还会包含一些更高级的蒙特卡洛方法。最让我兴奋的是“应用”部分，我好奇它会涵盖哪些领域，是金融建模中的风险分析，还是生物信息学中的序列比对，亦或是自然语言处理中的文本生成？每一个可能性都让我跃跃欲试。我期待这本书能提供清晰的逻辑框架和丰富的案例，让我能够真正理解马尔可夫链的强大之处，并且在未来的学习和研究中，能够融会贯通，灵活运用。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够清晰阐述复杂概念的著作深感敬佩，尤其是像马尔可夫链这样听起来就充满数学深度的主题。这本书的书名——《正版 马尔可夫链：模型、算法与应用》，本身就传递了一种严谨和全面的信息。我推测，在“模型”的部分，作者一定为我们构建了一个坚实的理论基础，从马尔可夫链的定义、基本性质，到状态空间、转移概率等核心要素，都会有细致入微的阐述。而“算法”部分，则是我最期待看到精彩内容的地方。我设想，这里会介绍一系列用于分析和操作马尔可夫链的工具和方法，例如求解稳态分布、预测长期行为的算法，甚至可能涉及到更前沿的数值计算技术。最令人期待的莫过于“应用”部分，它预示着这本书并非纸上谈兵，而是会展示马尔可夫链在各个领域大放异彩的实际案例，或许是在金融市场的波动预测，又或者是生物序列的遗传信息分析，亦或是网络流量的优化管理。这种从理论到实践的完整路径，无疑会极大地提升我对马尔可夫链的理解深度。