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贝叶斯推理与机器学习 读者对象:机器学习研究者
本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习,涉及基本概念、理论推导和直观解释,涵盖各种实用的机器学习算法,包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。在介绍方法的同时,强调概率层面的理论支持,可帮助读者加强对机器学习本质的认识,其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。首先介绍概率论和图的基础概念,然后以图模型为切入点,用一种统一的框架讲解从基本推断到高阶算法的知识。不仅配有BRML工具箱,而且提供大量MATLAB代码实例,将概率模型与编程实践相结合,从而帮助读者更好地理解模型方法。
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