前言 在這本書中,我們從圖形模型的基礎知識、它們的類型、為什麼使用它們以及它們解決了什麼類型的問題開始。然後我們在圖形模型的上下文中探索子問題,例如它們的表示、構建它們、學習它們的結構和參數,以及使用它們回答我們的推理查詢。

這本書試圖提供足夠的理論信息,然後使用代碼示例窺視幕後,以了解一些算法是如何實現的。代碼示例還提供了一個方便的模板,用於構建圖形模型和回答概率查詢。在文獻中描述的許多種類的圖形模型中,這本書主要關注離散貝葉斯網絡,偶爾也有來自馬爾科夫網絡的例子。

內容概述

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"> 【幹貨書】用Python構建概率圖模型,173頁pdf - 專知VIP

前言在這本書中,我們從圖形模型的基礎知識、它們的類型、為什麼使用它們以及它們解決了什麼類型的問題開始。然後我們在圖形模型的上下文中探索子問題,例如它們的表示、構建它們、學習它們的結構和參數,以及使用它們回答我們的推理查詢。

這本書試圖提供足夠的理論信息,然後使用代碼示例窺視幕後,以了解一些算法是如何實現的。代碼示例還提供了一個方便的模板,用於構建圖形模型和回答概率查詢。在文獻中描述的許多種類的圖形模型中,這本書主要關注離散貝葉斯網絡,偶爾也有來自馬爾科夫網絡的例子。

內容概述

  • 第一章:概率論,涵蓋了理解圖形模型所需的概率論的概念。

  • 第2章:有向圖形模型,提供了關於貝葉斯網絡的信息,他們的屬性相關的獨立性,條件獨立性,和D分離。本章使用代碼片段加載貝葉斯網絡並理解其獨立性。

  • 第三章:無向圖模型,介紹了馬爾可夫網絡的性質,馬爾可夫網絡與貝葉斯網絡的區別,以及馬爾可夫網絡的獨立性。

  • 第四章:結構學習,涵蓋了使用數據集來推斷貝葉斯網絡結構的多種方法。我們還學習了結構學習的計算複雜性,並在本章使用代碼片段來學習抽樣數據集中給出的結構。

  • 第5章:參數學習,介紹了參數學習的最大似然法和貝葉斯方法。

  • 第6章:使用圖形模型的精確推理,解釋了精確推理的變量消除算法,並探索了使用相同算法回答我們的推理查詢的代碼片段。

  • 第7章:近似推理方法,探討了網絡太大而無法進行精確推理的近似推理。我們還將通過在馬爾科夫網絡上使用循環信念傳播運行近似推論的代碼樣本。

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電子書指“電子書籍”,即數字化的出版物。

這本書的前半部分快速而徹底地概述了Python的所有基礎知識。你不需要任何以前的經驗與編程開始,我們將教你一切你需要知道,一步一步。

第二部分著重於用Python以實用的方式解決有趣的、真實的問題。一旦你掌握了基礎知識,你就會通過跟隨我們的動手編程練習和項目迅速提高。

我們在書中的每一頁都精心安排了漂亮的排版,代碼示例的語法高亮顯示,以及教學截圖,這樣你可以有效地處理和記憶信息:

所有材料都是Python 3.9的最新版本,Python編程語言在2020年發布的最新和最好的版本。簡而言之,以下是你將學到的Python基礎知識:Python 3的實用介紹:

安裝和運行Python:在Windows、macOS或Linux上設置Python 3.9編碼環境

  • 核心Python 3概念和約定:解釋器會話、腳本、查找和修複代碼bug、如何組織代碼和構造Python程序、如何有效地學習和實踐

  • Python 3.9基本原理:變量、基本數據類型、函數和循環、條件邏輯和控製流、字符串格式、列表/元組/字典、文件輸入和輸出、錯誤處理。

  • 中級Python概念:麵向對象編程(OOP)、正則表達式、名稱空間和作用域、異常處理、安裝第三方包。

  • Python的實際使用:創建和修改PDF文件、使用數據庫、從web下載和抓取內容、數據科學基礎(科學計算和繪圖)、圖形用戶界麵和GUI編程。

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這是一本關於理論計算機科學的本科入門課程的教科書。這本書的教育目的是傳達以下信息:

• 這種計算出現在各種自然和人為係統中,而不僅僅是現代的矽基計算機中。 • 類似地,除了作為一個極其重要的工具,計算也作為一個有用的鏡頭來描述自然,物理,數學,甚至社會概念。 • 許多不同計算模型的普遍性概念,以及代碼和數據之間的二元性相關概念。 • 一個人可以精確地定義一個計算的數學模型,然後用它來證明(有時隻是猜測)下界和不可能的結果。 • 現代理論計算機科學的一些令人驚訝的結果和發現,包括np完備性的流行、交互作用的力量、一方麵的隨機性的力量和另一方麵的去隨機化的可能性、在密碼學中“為好的”使用硬度的能力,以及量子計算的迷人可能性。

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這是第一本介紹隨機過程貝葉斯推理程序的書。貝葉斯方法有明顯的優勢(包括對先驗信息的最佳利用)。最初,這本書以貝葉斯推理的簡要回顧開始,並使用了許多與隨機過程分析相關的例子,包括四種主要類型,即離散時間和離散狀態空間以及連續時間和連續狀態空間。然後介紹了理解隨機過程所必需的要素,接著是專門用於此類過程的貝葉斯分析的章節。重要的是,這一章專門討論隨機過程中的基本概念。本文詳細描述了離散時間馬爾可夫鏈、馬爾可夫跳躍過程、常規過程(如布朗運動和奧恩斯坦-烏倫貝克過程)、傳統時間序列以及點過程和空間過程的貝葉斯推理(估計、檢驗假設和預測)。書中著重強調了許多來自生物學和其他科學學科的例子。為了分析隨機過程,它將使用R和WinBUGS。

http://dl.booktolearn.com/ebooks2/science/statistics/9781138196131_Bayesian_Inference_for_Stochastic_Processes_52c4.pdf

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管理統計和數據科學的原理包括:數據可視化;描述性措施;概率;概率分布;數學期望;置信區間;和假設檢驗。方差分析;簡單線性回歸;多元線性回歸也包括在內。另外,本書還提供了列聯表、卡方檢驗、非參數方法和時間序列方法。

教材:

  • 包括通常在入門統計學課程中涵蓋的學術材料,但與數據科學扭曲,較少強調理論
  • 依靠Minitab來展示如何用計算機執行任務
  • 展示並促進來自開放門戶的數據的使用
  • 重點是發展對程序如何工作的直覺
  • 讓讀者了解大數據的潛力和目前使用它的失敗之處
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這本書的第五版繼續講述如何運用概率論來深入了解真實日常的統計問題。這本書是為工程、計算機科學、數學、統計和自然科學的學生編寫的統計學、概率論和統計的入門課程。因此,它假定有基本的微積分知識。

第一章介紹了統計學的簡要介紹,介紹了它的兩個分支:描述統計學和推理統計學,以及這門學科的簡短曆史和一些人,他們的早期工作為今天的工作提供了基礎。

第二章將討論描述性統計的主題。本章展示了描述數據集的圖表和表格,以及用於總結數據集某些關鍵屬性的數量。

為了能夠從數據中得出結論,有必要了解數據的來源。例如,人們常常假定這些數據是來自某個總體的“隨機樣本”。為了確切地理解這意味著什麼,以及它的結果對於將樣本數據的性質與整個總體的性質聯係起來有什麼意義,有必要對概率有一些了解,這就是第三章的主題。本章介紹了概率實驗的思想,解釋了事件概率的概念,並給出了概率的公理。

我們在第四章繼續研究概率,它處理隨機變量和期望的重要概念,在第五章,考慮一些在應用中經常發生的特殊類型的隨機變量。給出了二項式、泊鬆、超幾何、正規、均勻、伽瑪、卡方、t和F等隨機變量。

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題目

Fundamentals of Graphics Using

簡介

本書介紹了2D和3D圖形的基本概念和原理,是為學習圖形和/或多媒體相關主題的本科生和研究生編寫的。 關於圖形的大多數書籍都使用C編程環境來說明實際的實現。 本書偏離了這種常規做法,並說明了為此目的使用MATLAB®的情況。 MathWorks,Inc.的MATLAB是一種數據分析和可視化工具,適用於算法開發和仿真應用。 MATLAB的優點之一是它包含內置函數的大型庫,與其他當代編程環境相比,該庫可用於減少程序開發時間。 假定該學生具有MATLAB的基本知識,尤其是各種矩陣運算和繪圖功能。 提供了MATLAB代碼,作為對特定示例的解答,讀者可以簡單地複製並粘貼代碼來執行它們。 通常,代碼顯示預期結果的答案,例如曲線方程,混合函數和變換矩陣,並繪製最終結果以提供解決方案的直觀表示。 本書的目的是,首先,演示如何使用MATLAB解決圖形問題,其次,通過可視化表示和實際示例,幫助學生獲得有關主題的深入知識。

本書大致分為兩個部分:2D圖形和3D圖形,盡管在某些地方這兩個概念重疊在一起主要是為了突出它們之間的差異,或者是為了使用較簡單的概念使讀者為更複雜的概念做準備。

本書的第一部分主要討論與2D圖形有關的概念和問題,涵蓋了五章:(1)內插樣條線,(2)混合函數和混合樣條線,(3)近似樣條線,(4)2D變換, (5)樣條曲線屬性。

第1章介紹了各種類型的插值樣條及其使用多項式的表示。 詳細討論了樣條方程的推導原理以及所涉及的矩陣代數的理論概念,然後通過數值示例和MATLAB代碼來說明過程。 在大多數示例後均附有圖形化圖表,以使讀者能夠直觀地看到方程式如何根據給定的起點,終點和其他相關參數轉換為相應的曲線。 本章還重點介紹了使用線性,二次方和三次方變體的樣條方程的標準或空間形式以及參數形式的這些過程的差異。

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介紹

這本書在保持非常務實的教導和結果導向付出很大的精力。構建聊天機器人不隻是完成一個教程或遵循幾個步驟,它本身就是一種技能。這本書肯定不會用大量的文本和過程讓你感到無聊;相反,它采用的是邊做邊學的方法。到目前為止,在你的生活中,你肯定至少使用過一個聊天機器人。無論你是不是一個程序員,一旦你瀏覽這本書,你會發現構建模塊的聊天機器人,所有的奧秘將被揭開。建立聊天機器人可能看起來很困難,但這本書將讓你使它如此容易。我們的大腦不是用來直接處理複雜概念的;相反,我們一步一步地學習。當你讀這本書的時候,從第一章到最後一章,你會發現事情的進展是多麼的清晰。雖然你可以直接翻到任何一章,但我強烈建議你從第一章開始,因為它肯定會支持你的想法。這本書就像一個網絡係列,你在讀完一章之後就無法抗拒下一章的誘惑。在閱讀完這本書後,你所接觸到的任何聊天機器人都會在你的腦海中形成一幅關於聊天機器人內部是如何設計和構建的畫麵。

這本書適合誰?

這本書將作為學習與聊天機器人相關的概念和學習如何建立他們的一個完整的資源。那些將會發現這本書有用的包括: Python web開發人員希望擴大他們的知識或職業到聊天機器人開發。 學生和有抱負的程序員想獲得一種新的技能通過親身體驗展示的東西,自然語言愛好者希望從頭開始學習。 企業家如何構建一個聊天機器人的偉大的想法,但沒有足夠的技術關於如何製作聊天機器人的可行性信息。 產品/工程經理計劃與聊天機器人相關項目。

如何使用這本書?

請記住,這本書的寫作風格和其他書不一樣。讀這本書的時候要記住,一旦你完成了這本書,你就可以自己建造一個聊天機器人,或者教會別人如何建造一個聊天機器人。在像閱讀其他書籍一樣閱讀這本書之前,務必記住以下幾點:

  • 這本書涵蓋了構建聊天機器人所需的幾乎所有內容,而不是現有內容。
  • 這本書是關於花更多的時間在你的係統上做事情的,這本書就在你身邊。確保您執行每個代碼片段並嚐試編寫代碼;不要複製粘貼。
  • 一定要按照書中的步驟去做;如果你不理解一些事情,不要擔心。你將在本章的後麵部分了解到。
  • 可以使用本書所提供的源代碼及Jupyter NoteBook作為參考。

內容概要

  • Chapter 1: 在本章中,你將從商業和開發人員的角度了解與聊天機器人相關的事情。這一章為我們熟悉chatbots概念並將其轉換為代碼奠定了基礎。希望在本章結束時,你會明白為什麼你一定要為自己或你的公司創建一個聊天機器人。
  • Chapter 2: 在本章中會涉及聊天機器人的自然語言處理,你將學習到聊天機器人需要NLP時應該使用哪些工具和方法。這一章不僅教你在NLP的方法,而且還采取實際的例子和演示與編碼的例子。本章還討論了為什麼使用特定的NLP方法可能需要在聊天機器人。注意,NLP本身就是一種技能。
  • Chapter 3: 在本章中,你將學習如何使用像Dialogflow這樣的工具以一種友好而簡單的方式構建聊天機器人。如果你不是程序員,你肯定會喜歡它,因為它幾乎不需要編程技能。
  • Chapter 4:在本章中,你將學習如何以人們想要的方式構建聊天機器人。標題說的很艱難,但一旦你完成了前一章,你會想要更多,因為這一章將教如何建立內部聊天機器人從零開始,以及如何使用機器學習算法訓練聊天機器人。
  • Chapter 5:在本章中,部署你的聊天機器人純粹是設計給你的聊天機器人應用一個最後的推動。當你經曆了創建聊天機器人的簡單和艱難的過程後,你肯定不想把它留給自己。你將學習如何展示你的聊天機器人到世界使用Facebook和Slack,最後,整合他們在你自己的網站。
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Building Chatbots with Python.pdf
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有興趣的數據科學專業人士可以通過本書學習Scikit-Learn圖書館以及機器學習的基本知識。本書結合了Anaconda Python發行版和流行的Scikit-Learn庫,演示了廣泛的有監督和無監督機器學習算法。通過用Python編寫的清晰示例,您可以在家裏自己的機器上試用和試驗機器學習的原理。

所有的應用數學和編程技能需要掌握的內容,在這本書中涵蓋。不需要深入的麵向對象編程知識,因為工作和完整的例子被提供和解釋。必要時,編碼示例是深入和複雜的。它們也簡潔、準確、完整,補充了介紹的機器學習概念。使用示例有助於建立必要的技能,以理解和應用複雜的機器學習算法。

對於那些在機器學習方麵追求職業生涯的人來說,Scikit-Learn機器學習應用手冊是一個很好的起點。學習這本書的學生將學習基本知識,這是勝任工作的先決條件。讀者將接觸到專門為數據科學專業人員設計的蟒蛇分布,並將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能,該庫是Python世界中許多機器學習應用程序的基礎。

你將學習

  • 使用Scikit-Learn中常見的簡單和複雜數據集
  • 將數據操作為向量和矩陣,以進行算法處理
  • 熟悉數據科學中使用的蟒蛇分布
  • 應用帶有分類器、回歸器和降維的機器學習
  • 優化算法並為每個數據集找到最佳算法
  • 從CSV、JSON、Numpy和panda格式加載數據並保存為這些格式

這本書是給誰的

  • 有抱負的數據科學家渴望通過掌握底層的基礎知識進入機器學習領域,而這些基礎知識有時在急於提高生產力的過程中被忽略了。一些麵向對象編程的知識和非常基本的線性代數應用將使學習更容易,盡管任何人都可以從這本書獲益。
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簡單易懂,讀起來很有趣,介紹Python對於初學者和語言新手都是理想的。作者Bill Lubanovic帶您從基礎知識到更複雜和更多樣的主題,混合教程和烹飪書風格的代碼配方來解釋Python 3中的概念。章節結尾的練習可以幫助你練習所學的內容。

您將獲得該語言的堅實基礎,包括測試、調試、代碼重用和其他開發技巧的最佳實踐。本書還向您展示了如何使用各種Python工具和開放源碼包將Python用於商業、科學和藝術領域的應用程序。

  • 學習簡單的數據類型,以及基本的數學和文本操作
  • 在Python的內置數據結構中使用數據協商技術
  • 探索Python代碼結構,包括函數的使用
  • 用Python編寫大型程序,包括模塊和包
  • 深入研究對象、類和其他麵向對象的特性
  • 檢查從平麵文件到關係數據庫和NoSQL的存儲
  • 使用Python構建web客戶機、服務器、api和服務
  • 管理係統任務,如程序、進程和線程
  • 了解並發性和網絡編程的基礎知識

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概率圖模型是機器學習中的一種技術,它使用圖論的概念來簡明地表示和最佳地預測數據問題中的值。

圖模型為我們提供了在數據中發現複雜模式的技術,廣泛應用於語音識別、信息提取、圖像分割和基因調控網絡建模等領域。

這本書從概率論和圖論的基礎開始,然後繼續討論各種模型和推理算法。所有不同類型的模型都將與代碼示例一起討論,以創建和修改它們,並在它們上運行不同的推理算法。有一整章是關於樸素貝葉斯模型和隱馬爾可夫模型的。這些模型已經通過實際例子進行了詳細的討論。

你會學到什麼

  • 掌握概率論和圖論的基本知識
  • 使用馬爾可夫網絡
  • 實現貝葉斯網絡
  • 圖模型中的精確推理技術,如變量消除算法
  • 了解圖模型中的近似推理技術,如消息傳遞算法

圖模型中的示例算法 通過真實的例子來掌握樸素貝葉斯的細節 使用Python中的各種庫部署PGMs 獲得隱馬爾可夫模型的工作細節與現實世界的例子

詳細 概率圖模型是機器學習中的一種技術,它使用圖論的概念來簡潔地表示和最佳地預測數據問題中的值。在現實問題中,往往很難選擇合適的圖模型和合適的推理算法,這對計算時間和精度有很大的影響。因此,了解這些算法的工作細節是至關重要的。

這本書從概率論和圖論的基礎開始,然後繼續討論各種模型和推理算法。所有不同類型的模型都將與代碼示例一起討論,以創建和修改它們,並在它們上運行不同的推理算法。有一個完整的章節專門討論最廣泛使用的網絡樸素貝葉斯模型和隱馬爾可夫模型(HMMs)。這些模型已經通過實際例子進行了詳細的討論。

風格和方法 一個易於遵循的指南,幫助您理解概率圖模型使用簡單的例子和大量的代碼例子,重點放在更廣泛使用的模型。

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