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题名/责任者:

概率图模型:基于R语言/(法) 大卫·贝洛特著 魏博译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2018

ISBN及定价:

978-7-115-47134-5/CNY59.00

载体形态项:

185页:图;23cm

并列正题名:

Learning probabilistic graphical models in R

个人责任者:

贝洛特 (Bellot, David) 著

个人次要责任者:

魏博 译

学科主题:

R语言-程序设计-应用-概率-数学模型

中图法分类号:

O211

版本附注:

本书中文简体字版由Packt Publishing公司授权人民邮电出版社出版

责任者附注:

David Bellot，是法国国家信息与自动化研究所 (INRIA)计算机科学专业的博士，致力于贝叶斯机器学习。他也是美国加州大学伯克利分校的博士后，为英特尔、Orange电信和巴克莱银行等公司工作过。他现在财经行业工作，使用机器学习技术开发财经市场的预测算法，同时也是开源项目。

责任者附注:

魏博，志诺维思 (北京)基因科技有限公司高级算法工程师。本科毕业于武汉大学数学系，博士毕业于中国科学院数学与系统科学研究院计算机软件与理论毕业。数据挖掘、机器学习和数据可视化爱好者，尤其热衷于海量数据中用户视角和用户行为模式的刻画和推断，以及自然语言处理问题。

书目附注:

有书目 (第184-185页)

提要文摘附注:

概率图模型结合了概率论与图论的知识，提供了一种简单的可视化概率模型的方法，在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有着广阔的应用前景。本书旨在帮助读者学习使用概率图模型，理解计算机如何通过贝叶斯模型和马尔科夫模型来解决现实世界的问题，同时教会读者选择合适的R语言程序包、合适的算法来准备数据并建立模型。

使用对象附注:

本书适合各行业的数据科学家、机器学习爱好者和工程师等人群阅读、使用。

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