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1 (p1): 第1章 概率图模型基础知识 1 (p1-1): 1.1 概述 1 (p1-2): 1.2 图论的相关基本概念 4 (p1-3): 1.3 概率论的相关基本概念 5 (p1-3-1): 1.3.1 随机变量与概率函数 5 (p1-3-2): 1.3.2 古典概率与主观概率 5 (p1-3-3): 1.3.3 联合概率分布 6 (p1-3-4): 1.3.4 边缘概率分布 7 (p1-3-5): 1.3.5 条件概率分布 8 (p1-3-6): 1.3.6 边缘独立与条件独立 8 (p1-3-7): 1.3.7 贝叶斯定理 8 (p1-4): 1.4 信息论的相关基本概念 8 (p1-4-1): 1.4.1 Jensen不等式 8 (p1-4-2): 1.4.2 熵 9 (p1-4-3): 1.4.3 联合熵、条件熵和互信息 9 (p1-4-4): 1.4.4 相对熵 10 (p1-5): 1.5 生成模型与判别模型 12 (p2): 第2章 概率图模型的基本原理 12 (p2-1): 2.1 概述 12 (p2-2): 2.2 有向概率图模型 12 (p2-2-1): 2.2.1 隐马尔可夫模型 22 (p2-2-2): 2.2.2 贝叶斯网络 25 (p2-2-3): 2.2.3 动态贝叶斯网络 27 (p2-3): 2.3 无向概率图模型 27 (p2-3-1): 2.3.1 马尔可夫随机场 29 (p2-3-2): 2.3.2 条件随机场 29 (p2-4): 2.4 概率图模型学习与推理 29 (p2-4-1): 2.4.1 模型的学习 30 (p2-4-2): 2.4.2 模型的推理 32 (p2-4-3): 2.4.3 计算复杂度分析 33 (p3): 第3章 完整数据集下有向概率图模型的学习 33 (p3-1): 3.1 概述 33 (p3-2): 3.2 结构学习 33 (p3-2-1): 3.2.1 基于评分-搜索的结构学习 37 (p3-2-2): 3.2.2 基于条件独立性测试的结构学习算法 38 (p3-3): 3.3 参数学习 38 (p3-3-1): 3.3.1 极大似然参数估计 40 (p3-3-2): 3.3.2 贝叶斯参数估计 45 (p4): 第4章 不完整数据集下的有向概率图模型的学习 45 (p4-1): 4.1 概述 45 (p4-2): 4.2 参数估计 45 (p4-2-1): 4.2.1 EM算法 49 (p4-2-2): 4.2.2 Gibbs抽样方法 49 (p4-3): 4.3 结构学习 49 (p4-3-1): 4.3.1 结构EM方法 51 (p4-3-2): 4.3.2 打分-搜索方法 52 (p5): 第5章 无向概率图模型学习 52 (p5-1): 5.1 概述 52 (p5-2)

Author

赵悦著

Publisher

北京:清华大学出版社

Published

2012

Language

ZH

ISBN

9787302302063