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通俗易懂，适合入门。。。

可以作为学习PGM的前奏。

好书，可惜概率论没学好，所以计算推理有欠缺。网络，变量，参数，概率关系，推理，模型，估计(学习)

贝叶斯因果推断，纯推导，作者推导过程清晰但是依旧很，难，读。违反了我打算学一下机器学习我就可以不学习然后让机器学习的初衷。休谟说因果律不属于可信知识范畴，因为因果基于经验，其次归纳推理无效。实际上这也是对频率学派p值的批评。个人认为贝叶斯更科学。康德提出先天认识形式调和理性主义和经验主义，关键在于所有知识要经过心灵加工（受先验知识影响），是心灵产生经验而非感受经验。因果律就是其中一种认识形式。知识不具备这种形式人便完全无法理解。脱离了可以理解的范畴进行讨论就是耍流氓。因此用一个人为界限（α）企图在纯客观角度去判定知识是不合理的。对，只有客观唯心主义可以拯救统计了。但是我学过的课本都把唯心主义说得和神经病一样

不错的贝叶斯网络入门书。讲的就是从贝叶斯公式--->网络化的贝叶斯过程---->网络化的贝叶斯和图论的结合----->贝叶斯网络在专家系统的应用----->贝叶斯网络在机器学习里的应用。最后的中医的例子还是挺有趣的。（香港的professor们貌似都是文理兼长）~

基本上涵盖了贝叶斯网络中的基本topic，唯一一点不足是少了近似推理一大部分，在结构学习中仅仅侧重讲解了基于评分搜索的算法而忽略了基于分析的算法。 但是作为一本贝叶斯网络的入门书籍很合适，推导详尽，讲解清楚。  

上这么的Prof.就是本身的作者，老师很nice，书也很详细，图书馆的还有两本他捐赠的。而且总归看中文比看英文看的快～其中例子很小，而且刚开始看一些推导你会感觉很没有必要，但是对于概率这个东西，很多人是不给予信任，不过通过具体的数学推导，很多观点都得到了证明，也就是...  

内容不错，全不全面我就不知道了... 但从看的来说，容易学嘛， 难懂的都会解释清楚～ 真的不错， 不会跳过一些基本点， 感觉像它所说，都把一些发展方向都说了。

上这么的Prof.就是本身的作者，老师很nice，书也很详细，图书馆的还有两本他捐赠的。而且总归看中文比看英文看的快～其中例子很小，而且刚开始看一些推导你会感觉很没有必要，但是对于概率这个东西，很多人是不给予信任，不过通过具体的数学推导，很多观点都得到了证明，也就是...  

基本上涵盖了贝叶斯网络中的基本topic，唯一一点不足是少了近似推理一大部分，在结构学习中仅仅侧重讲解了基于评分搜索的算法而忽略了基于分析的算法。 但是作为一本贝叶斯网络的入门书籍很合适，推导详尽，讲解清楚。