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概率图模型将概率论与图论相结合,是当前非常热门的一个机器学习研究方向。本书详细论述了有向图模型(又称贝叶斯网)和无向图模型(又称马尔可夫网)的表示、推理和学习问题,全面总结了人工智能这一前沿研究领域的最新进展。为了便于读者理解,书中包含了大量的定义、定理、证明、算法及其伪代码,穿插了大量的辅助材料,如示例(examples)、技巧专栏(skill boxes)、实例专栏(case study boxes)、概念专栏(concept boxes)等。另外,在第 2章介绍了概率论和图论的核心知识,在附录中介绍了信息论、算法复杂性、组合优化等补充材料,为学习和运用概率图模型提供了完备的基础。
本书可作为高等学校和科研单位从事人工智能、机器学习、模式识别、信号处理等方向的学生、教师和研究人员的教材和参考书。
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正文完
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2021-11-26