文献类型:专著 浏览次数:1
  • 题名:机器学习中的概率统计.Python语言描述
  • 责任者:张雨萌著
  • 出版社机械工业出版社
  • 出版年:2020.12
  • ISBN:978-7-111-66935-7
  • 定价:79.00
  • 载体形态项: 21cm
  • 个人责任者:张雨萌著
  • 学科主题:机器学习
  • 中图法分类号:TP181 TP311.561
  • 提要文摘附注:本书围绕机器学习算法中涉及的概率统计知识展开介绍,沿着概率思想、变量分布、参数估计、随机过程和统计推断的知识主线进行讲解,结合数学的本质内涵,用浅显易懂的语言讲透深刻的数学思想,帮助读者构建理论体系。同时,作者在讲解的过程中注重应用场景的延伸,并利用Python工具无缝对接工程应用,帮助读者学以致用。全书共5章:第1章以条件概率和独立性作为切入点,帮助读者建立认知概率世界的正确视角。第2章介绍随机变量的基础概念和重要分布类型,并探讨多元随机变量间的重要关系。第3章介绍极限思维以及蒙特卡罗方法,并重点分析极大似然估计方法以及有偏无偏等重要性质,最后拓展到含有隐变量的参数估计问题,介绍EM算法的原理及其应用。第4章由静态的随机变量过渡到动态的随机过程,重点介绍马尔可夫过程和隐马尔可夫模型。第5章聚焦马尔可夫链—蒙特卡罗方法,并列举实例展示Metropolis—Hastings和Gibbs的具体采样过程。
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