贝叶斯推理与机器学习入门

"《Bayesian Reasoning and Machine Learning》是一本面向计算机科学学生的教材，旨在教授贝叶斯推理和机器学习方法。这本书适合具有有限线性代数和微积分背景的本科最后一年和硕士阶段的学生。书中通过图形模型的框架系统地介绍了从基础到高级的技术，并包含大量基于计算机和理论的示例及练习，帮助学生发展实际问题解决能力。作者David Barber提供了MATLAB工具箱等在线资源供学生和教师使用。" 在机器学习领域，贝叶斯推理是一种重要的统计分析方法，它基于贝叶斯定理，允许我们更新对事件概率的理解随着新证据的出现。这本书详细讲解了贝叶斯方法，使学生能够理解并应用这些概念来处理数据集中的复杂关系。 书中的符号列表给出了常用统计和概率术语，例如： - `V` 表示一组随机变量。 - `dom(x)` 是变量x的域。 - `x=x` 表示变量x处于状态x。 - `p(x=tr)` 和 `p(x=fa)` 分别是变量x为真和假的概率。 - `p(x,y)` 是x和y同时发生的概率。 - `p(x|y)` 是在已知y的情况下x的概率，即条件概率。 - `X⊥⊥Y|Z` 意味着在条件Z下，变量X与Y独立。 - `X⊤⊤Y|Z` 表示在条件Z下，变量X依赖于Y。 此外，书中还讨论了连续和离散变量的概率分布，如积分表示的函数期望值`⟨f(x)⟩p(x)`。对于离散变量x，`dim(x)`表示x可能取的状态数量。 通过学习这本书，学生不仅会掌握一系列机器学习技术，还能培养出分析和解决问题的能力，这对于他们在现实世界中应对各种工业应用，如搜索引擎、DNA测序、股市分析和机器人运动等领域的工作至关重要。提供的MATLAB工具箱进一步增强了实践学习体验，使学生能够在实践中巩固所学知识。