正版 馬爾可夫鏈：模型、算法與應用 [美]Wai-Ki Ching,Ximin Huang pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Wai-Ki Ching，Ximin Hua 著

圖書標籤:

• 馬爾可夫鏈
• 隨機過程
• 概率模型
• 算法
• 應用
• 統計建模
• 排隊論
• 隱馬爾可夫模型
• 機器學習
• 數據分析

店鋪： 華智書源圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302398806

商品編碼：28831215597

包裝：平裝

齣版時間：2015-07-01

圖書基本信息
圖書名稱	馬爾可夫鏈：模型、算法與應用
作者	Wai-Ki Ching,Ximin Huang,Michael K.N
定價	45.00元
齣版社	清華大學齣版社
ISBN	9787302398806
齣版日期	2015-07-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	平裝
開本
商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書講述瞭馬爾可夫鏈模型在排隊係統、網頁重要性排名、製造係統、再製造係統、庫存係統以及金融風險管理等方麵的*應用進展.全書共安排8章內容，章介紹馬爾可夫鏈、隱馬爾可夫模型和馬爾可夫決策過程的基本理論和方法，其餘7章分彆介紹馬爾可夫鏈模型在不同領域中的應用.本書可作為自動化、工業工程、統計學、應用數學以及管理學等專業高年級本科生或研究生的專業課教材，也可作為相關領域的研究人員及工程技術人員的參考書.

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

好的，這是一份關於《概率圖模型：基礎、方法與前沿》的圖書簡介，字數在1500字左右，內容詳實，不涉及馬爾可夫鏈的具體內容。 --- 概率圖模型：基礎、方法與前沿 內容簡介 在當今數據爆炸的時代，從生物信息學到金融風控，從自然語言處理到計算機視覺，我們麵臨的挑戰是如何從海量、高維、充滿不確定性的數據中提取有意義的結構和知識。《概率圖模型：基礎、方法與前沿》正是一部旨在係統、深入地闡述這一核心理論框架的專著。本書不僅是概率統計、機器學習和人工智能領域研究者和實踐者的重要參考書，更是渴望構建嚴謹、可解釋、具備不確定性量化能力的智能係統的工程師的必備指南。 本書全麵覆蓋瞭概率圖模型的理論基石、核心算法以及在現代科學和工程中的廣泛應用。它巧妙地平衡瞭理論的深度與實踐的可操作性，力求讓讀者能夠紮實地掌握概率圖模型的構建、推斷和學習三大支柱。 第一部分：概率圖模型的理論基石與基礎構建 本書的第一部分奠定瞭概率圖模型的數學和概念基礎，強調瞭錶示能力與模型選擇的重要性。 1. 隨機變量的聯閤概率錶示與分解： 首先，本書詳細探討瞭如何利用圖形結構來簡潔高效地錶示復雜係統中的隨機變量之間的依賴關係。傳統的聯閤概率分布函數在高維空間中難以處理，而概率圖模型通過圖形的邊（依賴）和節點（變量）來揭示這些關係。我們深入剖析瞭貝葉斯網絡（有嚮圖模型）和馬爾可夫隨機場（無嚮圖模型）這兩種主流框架的本質區彆和各自的優勢。重點闡述瞭D-分離（D-Separation）的概念，這是理解和判斷貝葉斯網絡中條件獨立性的關鍵工具，為模型簡化和結構學習奠定瞭基礎。 2. 分解定理與勢函數理論： 在無嚮圖模型（MRF）的框架下，本書詳盡介紹瞭因子分解定理，解釋瞭如何通過定義在子圖（團簇）上的局部勢函數（Potential Functions）來重構全局的聯閤分布。不同於概率的直接乘積，勢函數采用指數形式（如玻爾茲曼分布），這使得模型在處理物理係統和統計物理中的配分函數時具有天然的優勢。我們詳細推導瞭從聯閤分布到因子分解的數學過程，並探討瞭“超邊”和“最大團”在分解中的核心作用。 3. 概率錶示的等價性與轉化： 一個關鍵的挑戰是如何在有嚮模型和無嚮模型之間進行高效的轉換，以及如何識彆在不同錶示下模型的等價性。本書提供瞭一套嚴謹的工具，用以在香農圖（Seperation Graph）和Hammersley–Clifford 定理的指導下，實現從有嚮到無嚮、無嚮到有嚮的轉換，並明確瞭轉換過程中可能齣現的“偏差”（如僞似然的引入）。 第二部分：核心推斷算法：從精確到近似 概率圖模型的強大之處在於其能夠處理復雜的概率推斷問題——給定部分觀測變量，計算其他變量的邊緣分布或條件分布。第二部分聚焦於解決這些推斷難題的算法。 1. 精確推斷：信念傳播與因子圖： 本書首先介紹瞭因子圖這一統一的建模工具，它將變量節點和因子節點清晰分離，極大地簡化瞭算法的描述和實現。隨後，深入講解瞭信念傳播（Belief Propagation, BP）算法。我們從消息傳遞的角度詳細推導瞭BP算法在樹形圖結構上的工作原理，並分析瞭其計算復雜度和收斂性。對於一般圖結構中齣現的迴路（Cycles）問題，本書詳細闡述瞭如何通過填界（Junction Tree）算法將復雜圖轉化為樹結構，從而實現精確的邊緣推斷，並分析瞭填界算法在計算復雜性上的限製（NP-hard）。 2. 近似推斷：濛特卡羅方法與變分推斷： 對於大規模或稠密連接的圖，精確推斷的計算成本過高。因此，本書將大量篇幅投入到先進的近似推斷方法。 濛特卡羅方法： 詳細介紹瞭MCMC（Markov Chain Monte Carlo）技術，特彆是Metropolis-Hastings和Gibbs Sampling。我們著重於如何設計高效的馬爾可夫鏈，使其平穩分布恰好是我們希望采樣的後驗分布，並討論瞭收斂診斷和混閤時間分析。 變分推斷（Variational Inference, VI）： 作為一種替代MCMC的、基於優化的推斷方法，VI將後驗分布的計算轉化為最小化兩個分布之間的Kullback-Leibler (KL) 散度的問題。本書係統地介紹瞭均場（Mean-Field）近似及其局限性，隨後過渡到更強大的平均場變分推斷（Mean-Field Variational Inference）和期望傳播（Expectation Propagation, EP）等現代變分方法。 第三部分：模型學習：結構與參數估計 概率圖模型不僅需要推斷，更需要在數據驅動下自動學習齣最佳的模型結構和參數，這是實現全自動智能係統的關鍵。 1. 參數學習： 在模型結構固定的前提下，參數學習通常是一個最大似然或最大後驗概率估計問題。本書詳細分析瞭完全數據和缺失數據情況下的參數估計方法。對於貝葉斯網絡，重點在於Dirichlet-Multinomial共軛先驗下的計算；對於MRF，則需處理難以計算的配分函數，引入瞭僞似然和梯度上升等方法進行參數優化。 2. 結構學習： 結構學習是概率圖模型中最具挑戰性的任務之一，因為它涉及到對所有可能圖結構的搜索。 有嚮模型的結構學習： 本書介紹瞭基於約束（Constraint-Based）的方法（如PC 算法，依賴於條件獨立性檢驗）和基於評分搜索（Score-Based）的方法（如BIC/AIC 評分優化）。我們詳細討論瞭如何設計高效的搜索策略，如貪婪搜索和禁忌搜索，以應對指數級的搜索空間。 無嚮模型的結構學習： 重點闡述瞭如何利用高斯 MRF 中精度矩陣（Precision Matrix）的稀疏性進行結構推斷，這與現代的高維統計建模緊密相關。 第四部分：前沿應用與擴展模型 本書最後一部分將理論與實際工程問題緊密結閤，介紹瞭概率圖模型在復雜係統中的現代擴展形式。 1. 動態與時間序列模型： 對於處理序列數據，本書詳細介紹瞭隱馬爾可夫模型（HMM）的泛化——綫性動態係統（LDS），以及基於卡爾曼濾波和粒子濾波在這些係統中的最優或次優推斷。 2. 深度學習與概率圖模型的融閤： 近年來，深度學習的強大特徵提取能力與概率圖模型的可解釋性相結閤，催生瞭新的研究熱點。本書探討瞭深度玻爾茲曼機（DBM）、變分自編碼器（VAE）等生成模型的底層概率圖結構，以及如何利用圖神經網絡（GNN）來增強圖模型的推斷和學習過程。 3. 實際案例分析： 通過對醫療診斷係統、社交網絡分析中的社群發現、以及大規模推薦係統中的矩陣分解等經典案例的深入剖析，展示瞭概率圖模型從模型構建到算法選擇、再到結果解釋的完整流程。 --- 《概率圖模型：基礎、方法與前沿》是一部兼具廣度和深度的教科書，它不僅為讀者提供瞭理解復雜隨機係統的數學工具箱，更指明瞭在數據科學和人工智能領域中構建可信賴、可解釋係統的未來方嚮。無論是高等院校的課程教學，還是工業界對復雜建模需求的應對，本書都將是不可或缺的權威參考。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，首先映入眼簾的是它紮實的裝幀和清晰的排版，這讓我對它的內容質量有瞭初步的好感。雖然我還沒有細讀，但書名《正版 馬爾可夫鏈：模型、算法與應用》本身就傳達瞭一種信息：它是一本係統性、全麵性的著作。我傾嚮於認為，這本書會從基礎概念入手，比如馬爾可夫性質、齊次馬爾可夫鏈與非齊次馬爾可夫鏈的區彆，然後逐步深入到更復雜的內容。我猜測，在“模型”部分，作者可能會詳細介紹不同類型的馬爾可夫鏈，如離散時間馬爾可夫鏈、連續時間馬爾可夫鏈，以及它們在描述不同現象時的適用性。而“算法”部分，我期待看到對求解穩態分布、轉移概率、預測未來狀態等問題的各種算法的詳盡講解，甚至可能包含一些計算效率優化方麵的討論。至於“應用”，我非常好奇它會如何展現馬爾可夫鏈在現實世界中的威力，是機器學習中的隱馬爾可夫模型，還是排隊論中的服務係統分析？這種理論與實踐的結閤，總是能給我帶來最深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠清晰闡述復雜概念的著作深感敬佩，尤其是像馬爾可夫鏈這樣聽起來就充滿數學深度的主題。這本書的書名——《正版 馬爾可夫鏈：模型、算法與應用》，本身就傳遞瞭一種嚴謹和全麵的信息。我推測，在“模型”的部分，作者一定為我們構建瞭一個堅實的理論基礎，從馬爾可夫鏈的定義、基本性質，到狀態空間、轉移概率等核心要素，都會有細緻入微的闡述。而“算法”部分，則是我最期待看到精彩內容的地方。我設想，這裏會介紹一係列用於分析和操作馬爾可夫鏈的工具和方法，例如求解穩態分布、預測長期行為的算法，甚至可能涉及到更前沿的數值計算技術。最令人期待的莫過於“應用”部分，它預示著這本書並非紙上談兵，而是會展示馬爾可夫鏈在各個領域大放異彩的實際案例，或許是在金融市場的波動預測，又或者是生物序列的遺傳信息分析，亦或是網絡流量的優化管理。這種從理論到實踐的完整路徑，無疑會極大地提升我對馬爾可夫鏈的理解深度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就透著一股嚴謹學術的氣息，封麵上“正版”兩個字更是讓人感到安心，畢竟在這個信息爆炸的時代，能拿到一本原汁原味、未經篡改的經典著作是多麼的難得。我當初是被“馬爾可夫鏈”這個概念所吸引，這個聽起來就充滿數學魅力的詞匯，總讓人聯想到事物發展變化的規律性，以及其中蘊含的預測能力。這本書的作者，[美]Wai-Ki Ching和Ximin Huang，名字本身就散發著一種國際化的學術光芒，讓人不由自主地期待他們能帶來怎樣深刻的洞察。雖然我還沒有深入翻閱，但僅僅是書名和作者的組閤，就已經在我心中勾勒齣瞭一個詳盡而係統的馬爾可夫鏈知識體係的藍圖。我預感這本書會是一次理論與實踐相結閤的探索之旅，從基礎的模型構建，到精妙的算法解析，再到跨越不同領域的廣泛應用，每一個環節都充滿瞭未知與驚喜。我對它充滿瞭期待，渴望在文字的世界裏，跟隨作者的腳步，一步步揭開馬爾可夫鏈的神秘麵紗，感受它在現代科學和工程中扮演的舉足輕重的作用。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數學模型和數據分析充滿好奇的讀者，我對《正版 馬爾可夫鏈：模型、算法與應用》這本書的期望很高。首先，書名中的“正版”二字，給瞭我一種對內容權威性和原創性的信心，這在學術著作中尤為重要。我設想，這本書的“模型”部分，會係統地介紹馬爾可夫鏈的數學基礎，包括狀態空間、轉移概率矩陣、轉移核等概念，並可能區分離散時間和連續時間馬爾可夫鏈的不同特性。隨後，“算法”部分，我期待能深入瞭解如何運用數學工具來分析這些模型，比如如何計算長期穩態分布、預測序列的概率，以及可能涉及到的濛特卡洛模擬等方法。而“應用”部分，更是讓我充滿瞭探索的動力。我猜測，書中會列舉馬爾可夫鏈在不同領域的實際應用，例如在金融領域用於風險定價，在計算機科學中用於算法分析，或是在自然語言處理中用於文本生成和語音識彆。這種理論深度與實踐廣度的結閤，是我一直以來所追求的學習方式。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，真正有價值的書，不僅僅在於內容的深度，更在於它能否激發齣讀者進一步探索的欲望。從這本書的書名來看，它似乎正是這樣一本能夠點燃我學術熱情和求知欲的寶藏。我一直對那種能夠將抽象理論與具體應用巧妙融閤的著作情有獨鍾，而“模型、算法與應用”這幾個關鍵詞，恰恰精準地擊中瞭我的興趣點。我設想，這本書會從最基礎的馬爾可夫鏈模型講起，可能涉及狀態空間、轉移概率矩陣這些核心概念，然後循序漸進地深入到各種用於分析和優化的算法，比如經典的迭代算法、收斂性分析，甚至可能還會包含一些更高級的濛特卡洛方法。最讓我興奮的是“應用”部分，我好奇它會涵蓋哪些領域，是金融建模中的風險分析，還是生物信息學中的序列比對，亦或是自然語言處理中的文本生成？每一個可能性都讓我躍躍欲試。我期待這本書能提供清晰的邏輯框架和豐富的案例，讓我能夠真正理解馬爾可夫鏈的強大之處，並且在未來的學習和研究中，能夠融會貫通，靈活運用。