《机器学习中的概率思维》 - 翟中华 - 电子工业出版社 - 香港大書城

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『簡體書』机器学习中的概率思维

書城自編碼： 4120691
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→人工智能
作者：翟中华
國際書號(ISBN)： 9787121495021
出版社：电子工业出版社
出版日期： 2024-12-01

頁數/字數： /
書度/開本： 32开釘裝：平装

售價：HK$ 41.8

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內容簡介：

本书深入剖析机器学习中的概率思维，从基础理论出发，结合经典案例，阐述如何将概率思维巧妙地应用于机器学习算法，帮助读者理解数据背后的规律与不确定性。除引言外，全书内容分为5章，包括贝叶斯定理中的概率思维、朴素贝叶斯算法中的概率思维、极大似然估计和最大后验估计、贝叶斯网络、马尔可夫链和隐马尔可夫模型。本书适合机器学习领域的工程师、研究员阅读，也可作为计算机科学、统计学、电子工程、计量经济学等领域的技术人员的参考用书。

關於作者：

翟中华，清华大学经管学院《创新创业实验室》实践项目指导老师、北京洪策元创智能科技有限公司CEO、AI火箭营首席讲师。毕业于清华大学，长期从事机器学习、深度学习等方面的工作，先后在互联网、互联网金融等行业公司主持技术工作，曾在互联网征信、大数据等行业公司任技术总监。在AI火箭营讲授的课程《深度学习理论与PyTorch 实践》广受好评。自ChatGPT发布以来，积极布局GPT技术与应用，已在国外先进开源模型基础上训练中文自研模型，开发了智能客服、智能律师助手、智能问诊助理等行业大模型应用。朱雅哲，专注于数据智能与司法科技的融合应用，主导研发的“同案犯比对系统”已被司法部采纳为典型参考案例。

目录
引言概率对于机器学习的重要性001
第1章贝叶斯定理中的概率思维008
1.1 概率基础知识008
1.2 条件独立011
1.3 贝叶斯定理的证据思想014
1.3.1 贝叶斯定理实际应用014
1.3.2 阐述公式背后的意义017
1.4 贝叶斯哲学本质023
1.4.1 趋于真理的过程023
1.4.2 贝叶斯哲学精神024
1.5 贝叶斯数学思想024
第2章朴素贝叶斯算法中的概率思维033
2.1 应用贝叶斯定理构建朴素贝叶斯分类器033
2.2 比较条件概率036
2.3 朴素贝叶斯的类型040
第3章极大似然估计和最大后验估计041
3.1 极大似然估计041
3.2 最大后验估计045
3.3 MLE与MAP估计的区别与联系047
3.4 使用MAP估计求解硬币翻转问题048
3.5 贝叶斯推理051
3.5.1 贝叶斯推理举例051
3.5.2 贝叶斯推理详细推导053
3.5.3 期望后验056
3.6 逻辑回归中的极大似然和最大后验057
3.7 高斯判别分析058
第4章贝叶斯网络063
4.1 从条件概率到贝叶斯网络定义064
4.2 贝叶斯网络结构069
4.3 条件概率表071
4.4 贝叶斯网络解释073
第5章马尔可夫链和隐马尔可夫模型077
5.1 马尔可夫链：概率序列078
5.2 马尔可夫假设081
5.3 求马尔可夫链某个状态的概率083
5.4 隐马尔可夫模型086
5.5 隐马尔可夫前向算法和后向算法093

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