贝叶斯网络学习、推理与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:立信会计出版社

作者:王双成

出品人:

页数:291

译者:

出版时间:2010-2

价格:20.00元

装帧:平装

isbn号码:9787542924704

丛书系列:

图书标签:

• 贝叶斯网络
• 贝叶斯
• 统计学
• 数学
• Bayesian
• 贝叶斯网络
• 机器学习
• 人工智能
• 概率图模型
• 因果推理
• 数据挖掘
• 知识表示
• 不确定性推理
• 专家系统
• 模式识别

预测的艺术：从模式识别到决策支持 在信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据所淹没，如何从中提炼出有价值的洞察，并将其转化为明智的决策，成为了一个至关重要的挑战。本书将带领读者踏上一场探索“预测的艺术”的旅程，深入理解如何从纷繁复杂的数据中发现隐藏的模式，并利用这些模式来指导我们的行为和策略。 本书的核心在于揭示 模式识别 的强大力量。我们将从最基础的概念入手，探讨人类大脑是如何天生具备识别模式的能力的，并通过一系列引人入胜的案例，展示这种能力在日常生活中的广泛应用，从识别面孔到理解语言，再到预测天气。随后，我们将进一步深入到计算机科学和统计学的领域，介绍各种先进的算法和技术，用以自动化和优化模式识别的过程。读者将了解到，如何利用机器学习中的监督学习和无监督学习方法，让计算机从数据中自主学习，发现人眼难以察觉的关联和规律。我们将详细解析诸如决策树、支持向量机、聚类分析等经典算法，并探讨它们在图像识别、文本分析、用户行为预测等领域的实际应用。 然而，识别模式仅仅是第一步。真正的价值在于如何利用这些识别出的模式来 做出有效的推断。本书将重点阐述 推理 的重要性，尤其是在不确定性环境中进行推理的挑战。我们将介绍概率论的基本原理，以及如何用数学语言来描述和量化不确定性。读者将学习到条件概率、贝叶斯定理等核心概念，并理解它们是如何帮助我们更新信念、做出更准确预测的。我们将通过一系列实际场景，例如医学诊断、金融风险评估、故障排除等，来展示推理过程是如何从已有的证据和知识中推导出新的结论，从而指导决策。我们将深入探讨因果推理、统计推断等高级主题，帮助读者理解如何区分相关性与因果性，并建立更加可靠的预测模型。 最终，所有的模式识别和推理工作，都指向一个更宏伟的目标： 实现决策支持。本书将强调，理解数据、识别模式、进行推理的最终目的是为了帮助我们做出更好的决策，无论是个人、企业还是社会层面。我们将探讨如何将前面章节中学到的知识应用于实际决策场景。读者将学习到如何构建一个完整的决策支持系统，从数据收集、预处理，到模式挖掘、模型构建，再到结果评估和反馈循环。我们将讨论各种决策模型，例如基于规则的系统、优化算法、以及如何利用模拟和场景分析来评估不同决策方案的潜在后果。本书还将关注实际应用中的挑战，例如数据偏差、模型可解释性、以及如何在动态变化的环境中保持决策的有效性。 为了让读者能够更好地掌握这些概念，本书将结合丰富的 应用实例。我们将深入探讨在不同行业和领域中，如何利用预测和决策支持技术来解决实际问题。例如： 医疗健康领域： 如何利用患者的病史、基因信息和生理数据来预测疾病的发生风险，并辅助医生制定个性化的治疗方案。 金融服务领域： 如何通过分析交易数据、市场情绪和宏观经济指标来预测股票价格的波动，以及评估信贷风险。 电子商务领域： 如何根据用户的浏览和购买历史来预测其潜在兴趣，并为用户推荐个性化的商品和服务，提升用户体验和销售额。 智能交通领域： 如何通过分析交通流量、天气状况和事故数据来预测交通拥堵，并为交通管理者提供最优的路线规划和流量控制建议。 环境保护领域： 如何利用气象数据、卫星图像和传感器信息来预测污染物的扩散，并为环境保护部门提供预警和应对方案。 本书的编写风格力求严谨而又不失生动，我们将用清晰易懂的语言解释复杂的概念，并辅以大量的图表和案例分析。无论是希望深入了解数据科学和人工智能的初学者，还是希望提升自身预测和决策能力的专业人士，都能从本书中获得宝贵的启发和实用的工具。 踏上这本书的阅读之旅，您将不仅仅是学习理论知识，更是掌握一种全新的思考方式，一种从不确定性中发现规律、化被动为主动的智慧。您将学会如何更好地理解世界，如何更自信地做出选择，并最终驾驭数据的力量，塑造更美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

为了要搞论文，我从图书馆借了一堆贝叶斯的书来看，发现这本书的写法就纯粹罗列公式而已，作者基本上就没有希望这本书被人看明白。 茆诗松写的《贝叶斯统计》 http://book.douban.com/subject/1551888/ 以及张连文写的《贝叶斯网引论》http://book.douban.com/subject/197...

评分☆☆☆☆☆

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作为一本面向进阶读者的书籍，它对于“应用”层面的讨论是富有洞察力的，特别是在如何应对现实世界中遇到的复杂性和不完善性方面。书中没有回避实际应用中常见的难题，比如高维数据的可扩展性、非静态环境下的模型更新，以及如何解释和可视化复杂的概率推理结果。作者在讨论这些挑战时，总是能联系到理论的根源，而不是简单地推荐某个工具箱。例如，在处理时间序列数据时，书中将隐马尔可夫模型（HMM）视为贝叶斯网络的一种特殊形式进行重新审视，这种跨领域联接的视角极大地拓宽了我的思路。此外，书中对模型评估和选择的讨论也十分到位，它强调了仅仅依靠拟合优度是不够的，还需要考虑模型的解释性和稳健性。这本书的价值在于，它不仅教会了你如何构建贝叶斯网络，更重要的是，它培养了你运用这种工具解决实际复杂问题的批判性思维和系统规划能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“学习”方面的内容处理得极为细致，这一点对于想自己构建模型的研究者来说尤其关键。它不仅涵盖了传统的最大似然估计等参数学习方法，还深入探讨了如何处理缺失数据和如何应对结构不确定性的问题。书中对于结构学习的详尽介绍令我眼前一亮，特别是那些基于评分的搜索算法和基于约束的算法，作者不仅解释了它们的核心思想，还详细分析了每种方法的计算难度和在不同数据分布下的表现差异。我特别喜欢其中关于结构化学习中如何利用先验知识来指导搜索过程的讨论，这体现了作者对贝叶斯方法论的深刻理解——模型不仅仅是数据的拟合器，更是我们对世界认知的表达载体。这种对模型构建哲学层面的探讨，使得本书的价值远超一本纯粹的算法手册，它引导读者去思考如何设计出既能拟合数据又符合领域知识的概率模型。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我对概率图模型认识的一扇新大门。我之前接触过一些机器学习的基础知识，但对于如何系统地处理不确定性问题一直感到很模糊。这本书的讲解非常扎实，从最基础的概率论和图论知识开始，循序渐进地构建起贝叶斯网络的理论框架。它没有急于展示复杂的算法，而是花了大量篇幅去解释“为什么”要用这种模型，以及它背后的统计学思想。特别是关于条件独立性和链式法则的阐述，让我一下子明白了为什么贝叶斯网络能有效地表示高维数据中的复杂依赖关系。书中对D-分离等概念的图示和解释非常直观，即便是初学者也能很快抓住核心。我尤其欣赏作者在理论推导上的严谨性，每一步都清晰可溯，这对于想深入研究的读者来说至关重要。读完前几章，我感觉自己对“建模”这件事的理解都提升了一个层次，不再是生搬硬套算法，而是开始思考如何用概率的语言去描述现实世界的问题。这本书的深度和广度兼备，是构建扎实理论基础的绝佳材料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战价值超乎我的预期，尤其是在“推理”和“应用”的部分。我之前尝试过用一些开源工具进行概率推理，但效果总是不尽如人意，因为我对背后的推理算法知之甚少。这本书详尽地介绍了精确推理（如信念传播）和近似推理（如MCMC）的原理和优缺点。作者在讲解这些算法时，不仅给出了公式，还深入探讨了它们的计算复杂度和适用场景，这一点非常实用。例如，在处理大型稀疏网络时，如何选择合适的推理策略，书中给出了很多基于经验的指导。我尝试根据书中的描述自己实现了一个简单的信念传播算法，虽然过程曲折，但最终跑通后，对算法的理解比单纯看代码文档要深刻得多。书中穿插的案例分析也很有启发性，它们展示了如何将贝叶斯网络应用于故障诊断、医学诊断等实际领域，让人能清晰地看到理论是如何转化为生产力的。对于希望将贝叶斯网络应用于工程实践的人来说，这部分内容简直是宝典。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的结构和叙述风格印象非常深刻，它有一种老派教科书的严谨美感，但又不失现代学术的清晰流畅。全书的逻辑链条非常紧密，知识点之间的过渡自然得像是水到渠成。比如，在讨论了参数学习之后，作者立刻引入了结构学习，并且清晰地指出了两者在实际应用中可能遇到的挑战和解决思路，这避免了知识点的孤立感。阅读体验上，作者的文笔沉稳大气，没有过多的煽情或花哨的表达，而是专注于信息的精确传递。我发现自己很少需要跳过段落去寻找重点，因为每一句话似乎都承载着重要的信息量。这种高密度的信息组织方式，使得阅读速度虽然不快，但知识的吸收率却非常高。对于那些追求系统性、百科全书式知识体系的读者而言，这本书提供了一个非常可靠的参考框架，可以作为工具书长期放在手边查阅。

评分☆☆☆☆☆

纯粹罗列公式而已

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