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資源簡介
原書推介:
貝葉斯方法是一種常見的利用概率學(xué)知識去解決不確定性問題的數(shù)學(xué)方法,對于一個(gè)計(jì)算機(jī)專業(yè)的人士,應(yīng)當(dāng)熟悉其應(yīng)用在諸如機(jī)器翻譯,語音識別,垃圾郵件檢測等常見的計(jì)算機(jī)問題領(lǐng)域。
在共計(jì)15章的篇幅中討論了怎樣解決十幾個(gè)現(xiàn)實(shí)生活中的實(shí)際問題。在這些問題的解決過程中,還潛移默化的幫助形成建模決策的方法論,建模誤差和數(shù)值誤差怎么取舍,怎樣為具體問題建立數(shù)學(xué)模型,如何抓住問題中的主要矛盾(模型中的關(guān)鍵參數(shù)),再一步一步的優(yōu)化或者驗(yàn)證模型的有效性或者局限性。在這個(gè)意義上,是一本關(guān)于數(shù)學(xué)建模的成功樣本。
個(gè)人觀感:
這本書是講生成模型(貝葉斯模型)的,大家可能平時(shí)關(guān)注判別模型多一些,但是如果你知道領(lǐng)域中的一些知識,生成模型更有效,它需要的樣本更少,訓(xùn)練時(shí)間更短。
書是好書,從python角度闡述了貝葉斯思維,探討了一些建模和計(jì)算方法,并且給出了一個(gè)很實(shí)用的python框架。 但是翻譯實(shí)在是爛,很多地方同一個(gè)段落里的相同概念都會翻譯成不同的中文詞匯,簡直令人發(fā)指!這書的英文原版 PDF 可以免費(fèi)下載,需要一起對照著看才能看懂。
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