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贝叶斯算法与机器学习 版权信息
- ISBN:9787301334577
- 条形码:9787301334577 ; 978-7-301-33457-7
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
贝叶斯算法与机器学习 本书特色
自己动手搭建概率模型:一个定理,一个公式,多维变形应用——从贝叶斯理论的基本原理讲起,逐步深入算法、机器学习、深度学习,并辅以案例进行综合讲解。 本书将抽象的理论解释得通俗易懂,从非相关行业、零基础的人群视角,呈现了贝叶斯算法的技术构图。 ——深圳市壹倍科技有限公司CTO 黄岚 与其他的算法类书籍略显不同,本书不仅从专业的角度给出了推理解释,还结合贴近生活的例子进行举例,使读者能够较容易地理解相关的技术。 ——广州一文智能科技有限公司总经理 陈一辉 本书逻辑缜密,案例讲解清晰,内容循序渐进,内容简练但重点突出。 ——上海嘉胥信息技术有限公司CEO 张龙亮 本书知识涵盖面广,能够帮助读者快速入门,尤其是对于不确定性问题的诠释很精彩。在AI类项目中,我们很多时候都会面临各种不确定性问题,该书能够引导我们正确地看待这些不确定性问题,有助于我们创造出更符合自己期望的东西。 ——重庆酷贝科技发展有限公司项目经理 唐泽辉
贝叶斯算法与机器学习 内容简介
本书从贝叶斯理论的基本原理讲起,逐步深入算法、机器学习、深度学习,并配合项目案例,重点介绍了基于贝叶斯理论的算法原理,及其在机器学习中的应用。 本书分为10章,涵盖了贝叶斯概率、概率估计、贝叶斯分类、随机场、参数估计、机器学习、深度学习、贝叶斯网络、动态贝叶斯网络、贝叶斯深度学习等。本书涉及的应用领域包含机器学习、图像处理、语音识别、语义分析等。本书整体由易到难,逐步深入,内容以算法原理讲解和应用解析为主,每节内容辅以案例进行综合讲解。 本书内容通俗易懂,案例贴合实际,实用性强,适合有一定算法基础的读者进阶阅读,也适合其他人作为爱好阅读。
贝叶斯算法与机器学习 目录
第1章 贝叶斯思想简介 1
1.1 贝叶斯思想的核心 2
1.2 概率论的两大学派 2
1.3 小结 4
第2章 贝叶斯概率 5
2.1 先验概率 6
2.1.1 先验概率的定义 6
2.1.2 信息先验* 6
2.1.3 不知情的先验* 7
2.2 条件概率 7
2.2.1 条件概率的定义 7
2.2.2 事件的互斥性 8
2.2.3 事件的独立统计性 8
2.3 后验概率 8
2.3.1 后验概率的定义 9
2.3.2 后验概率与先验概率在应用上的区分 9
2.4 似然函数 10
2.4.1 似然函数的定义 11
2.4.2 似然函数的应用 12
2.5 贝叶斯公式 13
2.5.1 贝叶斯公式的定义 13
2.5.2 贝叶斯公式的推导 14
2.5.3 贝叶斯公式的应用 16
2.6 小结 18
第3章概率估计 20
3.1 什么是估计 21
3.2 概率密度函数 22
3.2.1 概率密度函数的定义 22
3.2.2 连续型概率分布 24
3.2.3 离散型概率分布 33
3.3 极大似然估计(MLE) 36
3.3.1 什么是极大似然估计 36
3.3.2 极大似然估计的应用 37
3.4 *大后验估计(MAP) 42
3.4.1 什么是*大后验估计 42
3.4.2 *大后验估计的应用 43
3.5 贝叶斯估计 45
3.5.1 什么是贝叶斯估计 45
3.5.2 贝叶斯估计算法思想 46
3.5.3 贝叶斯估计的应用概述 46
3.6 小结 47
……
贝叶斯算法与机器学习 作者简介
刘冰,毕业于重庆邮电大学。深圳市壹倍科技有限公司图像算法工程师&算法研发组组长,主要从事精密类视觉系统、深度学习应用、商业数据分析、专家系统设计等相关的研究与工作。
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