Machine learning methods extract value from vast data sets quickly and with modest resources. They are established tools in a wide range of industrial applications, including search engines, DNA sequencing, stock market analysis, and robot locomotion, and their use is spreading rapidly. People who know the methods have their choice of rewarding jobs. This hands-on text opens these opportunities to computer science students with modest mathematical backgrounds. It is designed for final-year undergraduates and master's students with limited background in linear algebra and calculus. Comprehensive and coherent, it develops everything from basic reasoning to advanced techniques within the framework of graphical models. Students learn more than a menu of techniques, they develop analytical and problem-solving skills that equip them for the real world. Numerous examples and exercises, both computer based and theoretical, are included in every chapter. Resources for students and instructors, including a MATLAB toolbox, are available online.
具體描述
讀後感
书的内容5星，书的作者7星。在作者的主页上有书籍的免费PDF链接，且是不断勘误的，从2007年一致持续到现在。地址如下：http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/pmwiki/pmwiki.php?n=Brml.Online 。
評分书的内容5星，书的作者7星。在作者的主页上有书籍的免费PDF链接，且是不断勘误的，从2007年一致持续到现在。地址如下：http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/pmwiki/pmwiki.php?n=Brml.Online 。
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用戶評價
貝葉斯學派top1著作
评分這本書的味道很好聞...
评分老師寫的書，還幫這改過
评分隻看瞭第一章，就把概率圖模型的基本概念和算法全弄懂瞭。內容編排得非常好，邏輯清晰，簡潔明朗。MATLAB代碼包也寫得超級贊，和書一樣值得細讀。
评分地圖。看瞭大半個月還是挑著章節翻瞭，太沉瞭。
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