概率图模型
Probabilistic Graphical Models
Daphne Koller , Nir Friedman · 初版 2009 年
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为什么值得读
系统且深入讲解概率图模型与推断原理的权威教科书
- 对概率图模型主题提供了极其详尽且透彻的讲解
- 对MCMC等关键算法的探讨远比通常教材更为深入
- 被机器学习研究者作为进阶统计与概率学习的专业参考
适合：高阶人工智能研究员与机器学习专业学生
值得读指数：45 / 100
Hacker News 读者推荐
……做了大约 6 年的 AI 研究工程师。[1] https://www.amazon.com/Artificial-Intelligence-Modern-Approa... [2] https://www.amazon.com/Pattern-Recognition-Learning-Informat... [3] https://www.amazon.com/Probabilistic-Graphical-Models-Princi... [4] https://youtu.be/-z5lKPHcumo
boltzmannbrain 在 HN 的推荐
……van der Heijden 写的《参数估计与状态估计》（Parameter Estimation and State Estimation）。http://prtools.org Prince 写的《计算机视觉：模型、学习与推理》（Computer Vision: Models, Learning, and Inference），免费提供 http://www.computervisionmodels.com/ Koller 写的《概率图模型》（Probabilistic Graphical Models）。在 Coursera 上有配套课程。
maurits 在 HN 的推荐
……分析（Gellman）：http://www.amazon.com/Bayesian-Analysis-Chapman-Statistical-... 贝叶斯推理与机器学习（Barber）：http://www.amazon.com/Bayesian-Reasoning-Machine-Learning-Ba... 概率图模型（Koller 等）：https://www.coursera.org/course/pgm http://www.amazon.com/Probabilistic-Graphical-Models-Princip... 如果你想从更偏数学/统计的角度来学习机器学习，那么这两本……
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找书
豆瓣 微信读书 京东 Open Library ISBN 0262013193
数据整理自 Hacker News 公开评论，数据来源 hackerbooks.org 与 Open Library。