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内容简介

概率图模型结合了概率论与图论的知识，提供了一种简单的可视化概率模型的方法，在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有着广阔的应用前景。本书旨在帮助读者学习使用概率图模型，理解计算机如何通过贝叶斯模型和马尔科夫模型来解决现实世界的问题，同时教会读者选择合适的R语言程序包、合适的算法来准备数据并建立模型。本书适合各行业的数据科学家、机器学习爱好者和工程师等人群阅读、使用。 作者简介

作者简介

David Bellot是法国国家信息与自动化研究所（INRIA）计算机科学专业的博士，致力于贝叶斯机器学习。他也是美国加州大学伯克利分校的博士后，为英特尔、Orange电信和巴克莱银行等公司工作过。他现在财经行业工作，使用机器学习技术开发财经市场的预测算法，同时也是开源项目，如Boost C 库的贡献者。 译者简介： 魏博，志诺维思（北京）基因科技有限公司高-级算法工程师。本科毕业于武汉大学数学系，博士毕业于中国科学院数学与系统科学研究院计算机软件与理论专业。前阿里巴巴优酷事业部视频搜索算法专家，欧普拉软件科技（北京）有限公司新闻推荐高-级算法工程师。长期关注于用户需求建模、行为建模和自动推理。数据挖掘、机器学习和数据可视化爱好者，尤其热衷于海量数据中用户视角和用户行为模式的刻画和推断，以及自然语言处理问题。

网友热评

一般翼赞员: 辣鸡书。本书关于概率图模型的所有内容都能在Heckerman在LGM的一篇文章里找到，还啰里啰嗦地写了这么多，远不如Heckerman那一篇文章清晰简练。此外又拉拉杂杂讲了一些贝叶斯统计的东西，最后好像要放个卫星讲LDA，但是无论讲什么都是一副好像要讲点什么，但又什么都没讲出来的样子。一星全给里面附的代码，就不用自己手写了。这种和中国三流教材一样要讲不讲的态度，作者对得起自己是个法国人吗？？？ TimeCapsule: 谁拿这本书入门？你是拿这本书学美术，还是学法语？ 这本书从排版到编辑绝对一流，就是内容写的很一般，适合对概率图模型非常了解，只希望用R语言来实现的人。另外，翻译的有一些生硬，读起来非常费力。 Neways: 可能我对贝叶斯理解不够深刻。反正这本书把一些我本来明白的事儿给活生生讲到我自闭了?

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