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機器學習中的概率統計(Python語言描述)/智能系統與技術叢書

  • 作者：張雨萌|責編:韓蕊
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111669357
  • 出版日期：2021/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：259
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書圍繞機器學習演算法中涉及的概率統計知識展開介紹，沿著概率思想、變數分佈、參數估計、隨機過程和統計推斷的知識主線進行講解，結合數學的本質內涵，用淺顯易懂的語言講透深刻的數學思想，幫助讀者構建理論體系。同時，作者在講解的過程中注重應用場景的延伸，並利用Python工具無縫對接工程應用，幫助讀者學以致用。全書共5章：第1章以條件概率和獨立性作為切入點，幫助讀者建立認知概率世界的正確視角。第2章介紹隨機變數的基礎概念和重要分佈類型，並探討多元隨機變數間的重要關係。第3章介紹極限思維以及蒙特卡羅方法，並重點分析極大似然估計方法以及有偏無偏等重要性質，最後拓展到含有隱變數的參數估計問題，介紹EM演算法的原理及其應用。第4章由靜態的隨機變數過渡到動態的隨機過程，重點介紹馬爾可夫過程和隱馬爾可夫模型。第5章聚焦馬爾可夫鏈—蒙特卡羅方法，並列舉實例展示Metropolis—Hastings和Gibbs的具體採樣過程。
作者介紹
張雨萌|責編:韓蕊
    張雨萌，畢業於清華大學電腦系，長期從事人工智慧領域相關研究工作。
目錄
序
前言
第1章  概率思想：構建理論基礎
  1.1  理論基石：條件概率、獨立性與貝葉斯
    1.1.1  從概率到條件概率
    1.1.2  條件概率的具體描述
    1.1.3  條件概率的表達式分析
    1.1.4  兩個事件的獨立性
    1.1.5  從條件概率到全概率公式
    1.1.6  聚焦貝葉斯公式
    1.1.7  本質內涵：由因到果，由果推因
  1.2  事件的關係：深入理解獨立性
    1.2.1  重新梳理兩個事件的獨立性
    1.2.2  不相容與獨立性
    1.2.3  條件獨立
    1.2.4  獨立與條件獨立
    1.2.5  獨立重複實驗
第2章  變數分佈：描述隨機世界
  2.1  離散型隨機變數：分佈與數字特徵
    2.1.1  從事件到隨機變數
    2.1.2  離散型隨機變數及其要素
    2.1.3  離散型隨機變數的分佈列
    2.1.4  分佈列和概率質量函數
    2.1.5  二項分佈及二項隨機變數
    2.1.6  幾何分佈及幾何隨機變數
    2.1.7  泊松分佈及泊松隨機變數
  2.2  連續型隨機變數：分佈與數字特徵
    2.2.1  概率密度函數
    2.2.2  連續型隨機變數區間概率的計算
    2.2.3  連續型隨機變數的期望與方差
    2.2.4  正態分佈及正態隨機變數
    2.2.5  指數分佈及指數隨機變數
    2.2.6  均勻分佈及其隨機變數
  2.3  多元隨機變數（上）：聯合、邊緣與條件
    2.3.1  實驗中引入多個隨機變數
    2.3.2  聯合分佈列
    2.3.3  邊緣分佈列
    2.3.4  條件分佈列
    2.3.5  集中梳理核心的概率理論
  2.4  多元隨機變數（下）：獨立與相關
    2.4.1  隨機變數與事件的獨立性
    2.4.2  隨機變數之間的獨立性
    2.4.3  獨立性示例
    2.4.4  條件獨立的概念
    2.4.5  獨立隨機變數的期望和方差
    2.4.6  隨機變數的相關性分析及量化方法
    2.4.7  協方差及協方差矩陣
    2.4.8  相關係數的概念
  2.5  多元隨機變數實踐：聚焦多元正態分佈
    2.5.1  再談相關性：基於二元標準正態分佈

    2.5.2  二元一般正態分佈
    2.5.3  聚焦相關係數
    2.5.4  獨立和相關性的關係
  2.6  多元高斯分佈：參數特徵和幾何意義
    2.6.1  從一元分佈到多元分佈
    2.6.2  多元高斯分佈的參數形式
    2.6.3  二元高斯分佈的具體示例
    2.6.4  多元高斯分佈的幾何特徵
    2.6.5  二元高斯分佈幾何特徵實例分析
第3章  參數估計：探尋最大可能
第4章  隨機過程：聚焦動態特徵
第5章  統計推斷：貫穿近似策略

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