概率视角下的机器学习

"机器学习——概率视角" 《机器学习——概率视角》是凯文·P·墨菲所著的一本深度探讨机器学习与概率理论结合的著作。这本书由麻省理工学院出版社出版，旨在为读者提供一个全新的、基于概率的机器学习理解框架。 在本书中，墨菲深入浅出地阐述了如何利用概率论来理解和构建机器学习模型。他首先介绍了概率基础，包括条件概率、贝叶斯定理以及联合概率分布等核心概念，这些是理解机器学习算法的基础。然后，他详细讨论了概率图模型（PGMs），如贝叶斯网络和马尔科夫随机场，这些模型在表示复杂概率结构方面非常有效，常用于推理和学习。 接着，墨菲探讨了参数估计和学习算法，包括最大似然估计、最大后验估计（MAP）以及贝叶斯估计。他还介绍了 EM（期望最大化） 算法，这是一种在有隐藏变量的情况下求解概率模型参数的常用方法。此外，书中还涵盖了主题模型，如潜在狄利克雷分配（LDA）和混合高斯模型，这些模型在文本分析和数据建模中有广泛应用。 在监督学习部分，墨菲详细讲解了线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）以及决策树等经典算法，并从概率角度进行了解释。对于无监督学习，他涵盖了聚类、降维方法，如主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA），以及自编码器等深度学习模型。 此外，书中还涉及强化学习，这是机器学习的一个重要分支，它关注的是通过与环境的交互来学习最优策略。作者解释了Q学习、蒙特卡洛学习等算法，并讨论了它们在游戏和机器人控制等领域的应用。 最后，墨菲讨论了贝叶斯网络和马尔科夫决策过程（MDP）的组合，即贝叶斯决策网络，以及在实际问题中如何处理不确定性。他还提到了贝叶斯优化，这是一种在高维空间中寻找最优参数的有效方法，常用于超参数调优。 书中的每章都配有丰富的实例和习题，帮助读者巩固理论知识并将其应用于实际问题。同时，作者还提供了大量的代码示例，以便读者能够亲手实现和理解各种算法。 《机器学习——概率视角》是一本面向高级学生的教材，也是研究人员和从业人员的重要参考书。通过本书，读者可以系统地学习到机器学习的核心原理，并掌握如何用概率论来解决实际问题，从而深化对机器学习的理解。