图形模型与贝叶斯推理机器学习导论

"《贝叶斯推理与机器学习》是一本专为计算机科学学生设计的教材，适合具有有限线性代数和微积分背景的本科生和硕士生阅读。该书旨在通过图形模型框架，从基本推理到高级技术，全面且连贯地介绍机器学习中的贝叶斯方法。书中包含大量实例和练习，包括基于计算机的练习和理论问题，以增强学生的分析和解决问题的能力。此外，还提供在线资源，如MATLAB工具箱，以辅助教学和学习。" 本书由David Barber撰写，涵盖了从2007年至2016年的知识更新。书中的符号列表为读者提供了理解概率论和统计学的基本工具，如随机变量集合（V）、变量的域（dom(x)）以及事件或变量的概率表示（如p(x=tr)）。书中深入浅出地解释了条件概率（p(x|y)）和联合概率（p(x,y)），并探讨了变量间的独立性和依赖性（如X⊥⊥Y|Z和X⊤⊤Y|Z）。 对于连续和离散变量，书中介绍了如何计算概率密度函数的积分（Rxf(x)dx）和求和。此外，还涉及了指示函数（I[S]），用于根据语句S的真假赋值。节点在图模型中的父节点、子节点和邻居节点分别用pa(x)、ch(x)和ne(x)表示，这对于理解贝叶斯网络至关重要。对于离散变量，dim(x)表示变量可能的状态数量，而⟨f(x)⟩p(x)是函数f(x)相对于概率分布p(x)的期望值。 通过本书的学习，学生不仅能够掌握一系列机器学习技术，还能培养解决实际问题的能力，从而在日益增长的机器学习应用领域找到有回报的工作。在线资源的提供，如MATLAB工具箱，进一步增强了学生对理论知识的实践应用，使他们能够将所学应用于实际的计算任务中。