Bayesian Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Pourret, Olivier, Dr. (EDT)/ Naim, Patrick (EDT)/ Marcot, Bruce (EDT)

出品人:

页数:446

译者:

出版时间:2008-5-5

价格:USD 127.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470060308

丛书系列:

图书标签:

• 贝叶斯网络
• 概率图模型
• 人工智能
• 机器学习
• 因果推理
• 不确定性推理
• 图模型
• 统计学习
• 数据挖掘
• 知识表示

《概率之网：理解贝叶斯网络》 本书旨在揭示贝叶斯网络这一强大工具在建模不确定性、推理因果关系以及理解复杂系统中的深层联系。不同于一般的统计学或机器学习教材，本书将深入浅出地阐述贝叶斯网络的核心概念、构建方法、推断技术以及在众多领域的实际应用。 核心概念与理论基石 本书将首先奠定坚实的理论基础，带领读者系统地理解贝叶斯网络是什么，以及它为何如此重要。我们将从概率论的视角出发，详细介绍概率图模型（Probabilistic Graphical Models）的概念，特别是贝叶斯网络作为有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）的独特之处。读者将学习如何用节点表示随机变量，用有向边表示变量之间的直接依赖关系，以及如何利用条件概率分布（Conditional Probability Distributions, CPDs）量化这些关系。 我们将深入探讨条件独立性（Conditional Independence）这一贝叶斯网络的核心属性。理解条件独立性不仅是构建和分析贝叶斯网络的基础，更是揭示变量之间隐藏联系的关键。本书将通过丰富的图示和直观的解释，帮助读者掌握判断条件独立性的方法，例如D-separation准则，并理解它如何简化复杂的概率计算。 此外，我们还将介绍因果推断（Causal Inference）与贝叶斯网络的紧密联系。尽管贝叶斯网络本身不直接等同于因果模型，但其有向结构天然地支持因果关系的表述和推断。本书将探讨如何利用贝叶斯网络来表示因果假设，以及如何通过 do-calculus 等工具从观测数据中推断因果效应。 构建贝叶斯网络：从理论到实践 本书不会仅仅停留在理论层面，更会详细指导读者如何实际构建贝叶斯网络。我们将介绍两种主要的构建方法： 结构学习（Structure Learning）：当变量间的依赖关系未知时，如何从数据中学习贝叶斯网络的结构。本书将深入介绍基于评分（Score-based）和基于约束（Constraint-based）的结构学习算法。读者将学习如何评估不同网络结构的优劣，以及如何处理数据中的噪声和缺失值。 参数学习（Parameter Learning）：一旦网络结构确定，如何估计条件概率分布中的参数。我们将详细讲解最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）和贝叶斯估计（Bayesian Estimation）等方法，并讨论如何处理参数学习中的挑战，例如数据稀疏性问题。 贝叶斯网络的推断：求解不确定性 掌握了网络的构建，接下来便是进行推断。本书将全面介绍贝叶斯网络中的各种推断任务： 查询（Querying）：回答关于特定变量的概率问题，例如在给定某些变量观测值的情况下，某个变量的后验概率是多少。 变量消除（Variable Elimination）：介绍这一经典的精确推断算法，详细阐述其原理和效率，并讨论其在处理变量数量相对较少时的优势。 采样方法（Sampling Methods）：对于大型或复杂的网络，精确推断往往计算量巨大。本书将重点介绍基于蒙特卡洛（Monte Carlo）的近似推断方法，包括祖先采样（Ancestral Sampling）、拒绝采样（Rejection Sampling）、重要性采样（Importance Sampling）以及马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）等采样技术。读者将学习如何评估采样算法的准确性和效率。 信念传播（Belief Propagation）：介绍这一在树形或近似树形的图模型中高效的推断算法，并探讨其在一般图模型中的变种，如Loopy Belief Propagation。 应用领域：横跨多门学科 本书的价值不仅在于理论的严谨，更在于其广泛的应用潜力。我们将展示贝叶斯网络如何在以下领域发挥关键作用： 医学诊断与疾病预测：利用患者的症状、病史和基因信息，构建贝叶斯网络以辅助医生进行疾病诊断，预测疾病发展趋势，并评估治疗方案的效果。 金融风险管理：建模金融市场中的各种影响因素，预测资产价格波动，评估信用风险，并制定有效的风险对冲策略。 自然语言处理与人工智能：在机器翻译、文本分类、情感分析等任务中，利用贝叶斯网络捕捉词语之间的依赖关系，理解语义结构，提升模型的智能水平。 计算机视觉与图像识别：建模图像中的物体、场景和特征之间的关系，实现目标检测、图像分割和场景理解。 系统可靠性分析：对复杂的工程系统进行建模，分析各个组件的故障模式及其相互影响，评估系统的整体可靠性。 社会科学研究：分析人类行为、社会互动和政策影响之间的复杂关系，为社会科学研究提供强大的建模和推断工具。 学习路径与进阶 本书的设计旨在满足不同层次读者的需求。对于初学者，我们将从最基本的概念开始，通过大量示例和图示，逐步建立理解。对于有一定概率或统计基础的读者，本书将提供更深入的理论探讨和算法细节。在本书的最后，我们还将提供一些进阶主题的介绍，例如动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Networks, DBNs）用于建模时间序列数据，以及结构模型（Structural Models）在更广泛因果推理中的应用。 《概率之网：理解贝叶斯网络》将成为您探索不确定性、量化依赖性、揭示因果关系的宝贵指南。无论您是希望提升数据分析能力的研究者，还是寻求更智能解决方案的工程师，本书都将为您打开一扇通往理解复杂世界的新大门。

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我是一名从事医学统计和生物信息学的研究人员，经常需要处理具有复杂相关性的高维数据，比如基因表达数据或疾病的风险因素。在工作中，我们常常需要理解变量之间的因果关系，并进行有效的风险预测。我注意到《Bayesian Networks》这本书，它所涵盖的正是我们急需的工具。书名本身就表明了它的核心内容，而我更感兴趣的是它如何将贝叶斯网络应用于解释复杂的生物医学系统。例如，我希望书中能有关于如何从观测数据中学习疾病传播网络，或者如何识别影响药物疗效的关键基因的章节。书中可能涉及到的“因果发现”以及“模型解释性”等方面的内容，对我来说具有极大的价值。我希望这本书能够提供一些实用的算法和软件实现指导，让我能够真正地将这些理论应用到我的科研项目中，从而更深入地理解疾病的发生发展机制，并为精准医疗提供支持。这本书在我看来，很可能成为我研究工作中的一个重要参考。

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作为一名软件工程师，我经常需要处理系统中的不确定性，尤其是在构建智能决策系统时。我最近看到了《Bayesian Networks》这本书，它似乎提供了一个非常强大的框架来应对这类挑战。我一直对概率图模型感到着迷，而贝叶斯网络正是其中一种非常直观且易于理解的模型。我特别期待书中关于贝叶斯网络在实际工程应用中的讲解，比如如何利用它们来构建故障诊断系统、推荐系统，或者进行风险评估。书中对“不确定性量化”和“信息集成”的讨论，对我来说非常有吸引力。我希望书中能够提供一些关于如何将现实世界的问题转化为贝叶斯网络模型，以及如何利用已有的数据进行模型训练和验证的详细步骤。这本书的出现，让我看到了一个将理论知识转化为实际产品功能的可能性，我非常渴望能够深入其中，学习如何运用贝叶斯网络来提升我所开发的系统的智能化水平。

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我一直对人工智能的底层逻辑和数学原理非常感兴趣，而概率模型是其中一个绕不开的关键领域。当我看到《Bayesian Networks》这本书时，我立刻被它所吸引。这本书的名字清晰地表明了它所要探讨的主题，而我希望它能够提供一个扎实的理论基础，并引导我深入理解贝叶斯网络的构建、学习和推断过程。我尤其期待书中对“概率推理”的详细阐述，这对于理解模型如何根据证据进行决策至关重要。此外，我对书中可能涉及到的“模型验证”和“模型比较”的方法也很感兴趣，这能帮助我评估不同模型的优劣。我希望这本书能够用清晰的语言和严谨的数学推导，帮助我建立起对贝叶斯网络的深刻理解，让我能够不仅知道“是什么”，更知道“为什么”以及“如何做”。这本书对我来说，可能是一次系统学习和深入探索贝叶斯网络世界的绝佳机会。

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作为一名对人工智能和数据科学充满热情的研究生，我一直对贝叶斯网络这个概念感到好奇，但苦于缺乏系统性的学习资源。直到我偶然发现了《Bayesian Networks》这本书。初略浏览后，我感受到一种严谨而又富有洞察力的学术气息。它似乎不仅仅是在教你“如何构建”贝叶斯网络，更是在引导你“如何思考”与概率模型相关的问题。我特别关注到书中对“推断”的详尽讨论，这对于理解贝叶斯网络的实际应用至关重要。书中对各种推断算法（如变量消除、信念传播）的介绍，我希望能够深入浅出，配以清晰的伪代码和数学推导，帮助我掌握其中的原理。此外，书中对贝叶斯网络在诊断、预测等领域的应用案例的提及，也让我看到了它在实际问题解决中的潜力。我期待这本书能够引领我从理论走向实践，让我能够独立地运用贝叶斯网络解决实际问题，而不是仅仅停留在概念层面。这本书的出现，无疑是我在贝叶斯网络学习道路上的一大助力，我对此抱有极高的期待。

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我最近在研究概率图模型，偶然间看到了这本《Bayesian Networks》。虽然我还没来得及深入阅读，但仅仅是翻阅目录和前言，我就被它所展现出的强大建模能力深深吸引。它似乎不仅仅是介绍贝叶斯网络的理论，更像是提供了一套解决复杂不确定性问题的“思维工具”。我尤其期待它在因果推断和机器学习领域的应用讲解，因为这正是我当前工作中的瓶颈。书中提到的“结构学习”和“参数学习”的概念，听起来就极具挑战性，我希望它能给出清晰的算法解释和实际案例，让我能够理解如何在实际数据中构建和学习贝叶斯网络。此外，书中对不同类型的贝叶斯网络（例如动态贝叶斯网络）的介绍，也预示着它能够处理更广泛的问题，从时间序列预测到系统诊断，应用前景非常广阔。我迫不及待地想深入书中，看看它如何将抽象的概率论转化为实际的建模实践。这本书无疑为我打开了一扇新的大门，让我对理解和解决现实世界中的不确定性问题有了更深刻的认识。

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