初心者がベイジアン ネットワークを学ぶのに最適な本はどれですか?
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Daphne Koller と Nir Friedman による「Probabilistic Graphical Models」をお勧めします。有向 (ベイジアン ネットワーク) および無向 (マルコフ ネットワーク) グラフィカル モデルの両方に関する優れた初級者から中級者向けのハンドブックです。与えられた例は精巧で理解しやすいです。
于 2010-12-14T17:31:42.670 に答える
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一般的な機械学習に関する優れた本は1です。しかし、BNではかなり軽いです。[2] は読んだことがありませんが、彼の [3] は読んだことがあります。博士号を取得している場合を除き、Pearl の本はまったくお勧めしません。
しかし、実際には、Kevin Murphy [4] によるオンライン チュートリアル「 A Brief Introduction to Graphical Models and Bayesian Networks 」をお勧めします。BN を学ぶ最良の方法は、これを読み、彼の Matlab ツールボックス [5] をダウンロードして、10 分で独自の BN を構築することです。
- Duda/Hart/Storkによるパターン分類
- Chris Bishop によるパターン認識と機械学習
- Chris Bishop によるパターン認識のためのニューラル ネットワーク
- http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/bnintro.html
- Matlab 用ベイズ ネット ツールボックス
于 2009-02-05T19:06:12.213 に答える
8
AI（人工知能）の本をチェックする必要があります。人工知能のベイジアン「現代的なアプローチ」について学びました。
于 2008-12-05T21:49:27.100 に答える
4
このオンライン本は、ベイジアン推論を含む機械学習のあらゆる面で私にとって非常に役に立ちました。
http://www.inference.phy.cam.ac.uk/mackay/itila/book.html
あなたが基本的な確率論に精通しているとすれば、それは素晴らしいリソースです。
于 2008-12-05T22:27:08.800 に答える
4
ここまで紹介した本はどれも良書です。パールズは、一般的には少し難しいと考えられており、かなり高価でもありますが、それを管理できれば、すべての力をあなたに与えることができます.
Chris Bishop の著書Pattern Recognition and Machine Learningを読むことを強くお勧めします。少なくともマイケル・ジョーダンがこの主題に関する本を完成させて出版するまでは、これは教科書で得られるグラフィカル・モデルの最良の扱いであると私は思います。
于 2009-01-05T21:56:28.723 に答える
3
パールの 1988 年のProbabilistic Reasoning in Intelligent Systemsは、ベイジアン ネットワークで最も引用された作品の 1 つです。私はそれが非常に明確であることがわかりました。とはいえ、1988 年以来、この分野では多くのことが行われてきました。この本をより最近の研究で補うことが賢明でしょう。
于 2008-12-05T23:40:22.820 に答える
1
Mitchell のMachine Learningは、AI の分野で非常に重要な入門書です。それはベイジアンネットワークをカバーし、私が覚えているように、それに1章全体を捧げています.
また、実用的な実装を理解するために、Weka の Bayesian Network クラスもチェックします。Weka についてご存じない場合は、こちらをご覧ください: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
于 2008-12-05T22:56:25.357 に答える