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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:8

题名/责任者:
贝叶斯推理与机器学习/= (英) 大卫·巴伯著 徐增林译
出版发行项:
北京:机械工业出版社,2023
ISBN及定价:
978-7-111-73296-9/CNY199.00
载体形态项:
586页, [12] 页图版:图;26cm
统一题名:
Bayesian reasoning and machine learning
丛编项:
智能科学与技术丛书
个人责任者:
巴伯 (Barber David)
个人次要责任者:
徐增林
学科主题:
贝叶斯推断-机器学习
中图法分类号:
O212
书目附注:
有书目 (第573-586页)
提要文摘附注:
本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习,涉及基本概念、理论推导和直观解释,涵盖各种实用的机器学习算法,包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。在介绍方法的同时,强调概率层面的理论支持,可帮助读者加强对机器学习本质的认识,其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。首先介绍概率论和图的基础概念,然后以图模型为切入点,用一种统一的框架讲解从基本推断到高阶算法的知识。不仅配有BRMLI具箱,而且提供大量MATLAB代码实例,将概率模型与编程实践相结合,从而帮助读者更好地理解模型方法。
随书光盘:
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索书号 条码号 年卷期 馆藏地 书刊状态
O212/155 01393682   总馆      在编
O212/155 01393683   总馆      在编
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