베이지안 네트워크 튜토리얼 [닫기]

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문제

초보자가 베이지안 네트워크를 공부하기 위해 시작하기에 가장 좋은 책은 무엇입니까?

도움이 되었습니까?

해결책

Daphne Koller와 Nir Friedman의 "확률 적 그래픽 모델"을 추천합니다. 두 지시 된 (베이지안 네트워크) 및 무장 한 (Markov Networks) 그래픽 모델에서 우수한 스타터 간 중단 핸드북입니다. 주어진 예는 정교하고 이해하기 쉽습니다.

다른 팁

일반 머신 러닝에 관한 좋은 책은입니다 1. 그러나 그것은 BN에 대해 상당히 가볍습니다. 나는 [2]를 읽지 않았지만 나는 그에게 [3]을 읽었습니다. 박사 학위를받지 않는 한 진주의 책을 전혀 추천하지 않을 것입니다!

그러나 나는 실제로 온라인 자습서를 추천 할 것입니다. "그래픽 모델 및 베이지안 네트워크에 대한 간단한 소개"Kevin Murphy [4].

  1. DUDA/HART/Stork의 패턴 분류
  2. Chris Bishop의 패턴 인식 및 기계 학습
  3. Chris Bishop의 패턴 인식을위한 신경망
  4. http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/bayes/bnintro.html
  5. MATLAB 용 NET TOOLBOX

AI (인공 지능) 책을 확인해야합니다. 나는 베이지안에 대해 배웠습니다 인공 지능 "현대의 접근".

이 온라인 책은 베이지안 추론을 포함하여 기계 학습의 모든 측면에서 나에게 매우 도움이되었습니다.

http://www.inference.phy.cam.ac.uk/mackay/itila/book.html

당신은 훌륭한 자원 인 기본 확률 이론에 익숙하다는 것을 알았습니다.

지금까지 언급한 책들은 모두 좋은 책들이다.Pearl's는 일반적으로 따라하기가 다소 어렵다고 간주되며 가격도 상당히 비싸지만 관리할 수 있다면 모든 권한은 귀하에게 있습니다.

난 정말 정말 Chris Bishop의 책을 읽어보시길 권합니다. 패턴 인식 및 기계 학습.나는 그것이 적어도 교과서에 나오는 그래픽 모델에 대해 얻을 수 있는 최고의 치료법이라고 생각합니다. 마이클 조던 주제에 관한 그의 책을 완성하고 출판합니다.

이 분야의 최고의 교수는이 두 사람의 관점에서 볼 수 있습니다.링크 텍스트 ng. 앤드류와 링크 텍스트 Pallab Dasgupta 교수.

나는 BBN에 대한 모든 튜토리얼을보고 있었고 그들은 매우 유용했습니다. 링크를 따르면이 흥미로운 두 사람과 더 많은 강의를 찾을 수 있습니다.

그들과 함께 배우십시오, Mike

진주 1988 년 지능형 시스템의 확률 적 추론 베이지안 네트워크에서 가장 인용 된 작품 중 하나입니다. 나는 그것이 매우 명확하다는 것을 알았다. 즉, 1988 년 이래이 현장에서 많은 일이 이루어졌습니다. 최근 작품 으로이 책을 보충하는 것이 현명 할 것입니다.

미첼 기계 학습 AI 영역에서 매우 중요한 프라이머입니다. 그것은 내가 기억하는 것처럼 베이지안 네트워크를 다루고 있습니다.

또한 Weka의 베이지안 네트워크 클래스를 확인하여 실제 구현을 이해합니다. Weka에 대해 모른다면 여기에서 확인하십시오. http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

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