Учебник по байесовским сетям

Ответ 1

Я бы порекомендовал "вероятностные графические модели" Дафни Коллер и Нир Фридман. Это превосходное руководство для начинающих и промежуточных руководителей как на ориентированных (байесовских сетях), так и на неориентированных (Markov Networks) графических моделях. Приведенные примеры сложны и понятны.

Ответ 2

Хорошая книга об общем обучении машин 1. Но это довольно легко для BN. Я не читал [2], но я прочитал [3] им, что хорошо (так что [2], вероятно, будет хорошим, как рекомендовано dwf). Я бы не рекомендовал книгу Перл вообще, если вы не делаете своего доктора философии.

Однако я действительно рекомендовал бы онлайн-учебник " Краткое введение в графические модели и байесовские сети" Кевина Мерфи [4]. Лучший способ узнать BN - прочитать это, загрузить свою панель инструментов Matlab [5] и построить свой собственный BN через десять минут.

• Классификация образцов по Duda/Hart/Stork
• Распознавание образов и машинное обучение Крисом Бишопом
• Нейронные сети для распознавания образов Криса Бишопа
• http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/bnintro.html
• Bayes Net Toolbox для Matlab

Ответ 3

Вы должны проверить книги AI (Искусственный интеллект). Я узнал о байесовском языке в Искусственный интеллект "Современный подход".

Ответ 4

Эта онлайн-книга была чрезвычайно полезна для меня во всех аспектах машинного обучения, включая байесовский вывод:

http://www.inference.phy.cam.ac.uk/mackay/itila/book.html

Конечно, вы знакомы с основной теорией вероятности, ее большим ресурсом.

Ответ 5

Все книги, упомянутые до сих пор, довольно хороши. Перл обычно считается немного трудным для подражания, он также довольно дорогой, но если вы можете справиться с этим, все силы для вас.

Я действительно рекомендую вам ознакомиться с книгой Криса Бишопа, Распознавание образов и машинное обучение. Я думаю, что это далеко и далеко лучшее лечение, которое вы собираетесь получить из графических моделей в учебнике, по крайней мере до тех пор, пока Michael Jordan не закончит и не опубликует его книга по этому вопросу.

Ответ 6

Лучшие профессора в этих полях, по моему мнению, эти два парня: текст ссылки Ng. Андрей и текст ссылки Профессор Паллаб Дасгупта.

Я смотрел все их учебники по BBN, и они были очень полезны. Просто следуйте ссылкам, и вы найдете больше лекций AI с этими двумя интересными парнями.

Получайте удовольствие от обучения с ними, Mike

Ответ 7

Pearl 1988 Вероятностное рассуждение в интеллектуальных системах - одна из наиболее цитируемых работ в Bayesian Networks. Я понял это совершенно ясно. Тем не менее, многое было сделано на местах с 1988 года. Было бы разумно дополнить эту книгу более свежими работами.

Ответ 8

Mitchell Machine Learning является чрезвычайно важным праймером в области ИИ. Он охватывает байесовские сети, посвящая, как я помню, целую главу.

Я также проверил класс Weka Bayesian Network, чтобы понять практическую реализацию. Если вы не знаете о Weka, проверьте здесь: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/