Bayesian Reasoning and Machine Learning

出版者:Cambridge University Press

作者:David Barber

页数:735

出版时间:2011

价格:USD 84.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521518147

具体描述

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.

读后感

扫码关注公众号 「图灵的猫」，点击“学习资料”菜单，可以获得海量python、机器学习、深度学习书籍、课程资源，以及书中对应习题答案和代码。后台回复SSR更有机场节点相送~ 入门避坑指南 自学三年，基本无人带路，转专业的我自然是难上加难，踩过无数坑，走过很多弯路。这里我...

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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用户评价

挺牛的书，基本涵盖各方面

很严谨。解释也很细致。唯一的缺点大概是...太沉

贝叶斯推理技术可谓使得人类向前迈了一大步，本书是该领域经典代表著作，人工智能相关专业必读，书中不止有貌似无趣的数学公式还有十分有趣的例子解析，极度推荐此书，用于扩展视野增加学识非常非常棒。最后我要吐槽一下，我买的是kindle版本，但是质量显然远不如纸质版，可是纸质版又实在是太重，哎，没办法……

很严谨。解释也很细致。唯一的缺点大概是...太沉

只看了第一章，就把概率图模型的基本概念和算法全弄懂了。内容编排得非常好，逻辑清晰，简洁明朗。MATLAB代码包也写得超级赞，和书一样值得细读。