ベイジアンネットワークのチュートリアル[終了]
https://stackoverflow.com/questions/345280
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19-08-2019 - |
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初心者向けに、ベイジアンネットワークを学習するための最初のベストブックはどれですか？
解決
<！> quot;確率的グラフィカルモデル<！> quot;ダフネ・コラーとニル・フリードマン。有向（ベイジアンネットワーク）および無向（Markovネットワーク）の両方のグラフィカルモデルに関する優れたスターターから中級のハンドブック。与えられた例は精巧で理解しやすいです。
他のヒント
一般的な機械学習に関する優れた本は、 1 です。しかし、BNについては非常に軽いです。 [2]は読んでいませんが、彼が[3]を読んでいます。これは良いです（したがって、[2]はdwfが推奨するように良いでしょう）。博士号を取得していない限り、パールの本はまったくお勧めしません！
ただし、実際にはオンラインチュートリアルをお勧めします<！> quot; グラフィカルモデルとベイジアンネットワークの簡単な紹介 <！> quot;ケビン・マーフィー[4]。 BNを学ぶ最良の方法は、これを読んで、Matlabツールボックス[5]をダウンロードし、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のベイズネットツールボックス
AI（人工知能）ブックを確認する必要があります。 人工知能<！> quot;最新のアプローチ <！> quot;でベイジアンについて学びました。 。
このオンラインブックは、ベイジアン推論を含む機械学習のすべての面で非常に役立ちました。
http://www.inference.phy.cam .ac.uk / mackay / itila / book.html
基本的な確率論に精通していること、その素晴らしいリソースを与えてくれました。
これまでに述べたすべての本はかなり良いものです。パールズは、一般的に理解するのが少し難しいとみなされており、非常に高価でもありますが、それを管理できれば、すべての力があなたに与えられます。
私は本当に本当にクリスビショップの本 パターン認識と機械学習 。少なくともマイケルジョーダンはこのテーマに関する本を完成し、出版しています。
Pearlの1988年のインテリジェントシステムにおける確率的推論は、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。私はそれを非常に明確に見つけました。そうは言っても、1988年以来、この分野で多くのことが行われています。この本をより新しい作品で補うのが賢明でしょう。
ミッチェルの機械学習は、AIの分野で非常に重要な入門書です。私が思い出すように、それは章全体を捧げて、ベイジアンネットワークをカバーしています。
また、実用的な実装を理解するために、Wekaのベイジアンネットワーククラスも確認します。 Wekaについて知らない場合は、こちらをご覧ください： http：// www .cs.waikato.ac.nz / ml / weka /
