贝叶斯网络教程

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我建议“的概率图模型”达芙妮科勒和尼尔·弗里德曼。它是有指导（贝叶斯网络）和无向（马尔科夫网络）图形模型的优秀入门到中级手册。给出的例子是精心制作和易于理解的。

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2010-12-14 17:31:42 Ikram

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Koller在Coursera上教授一门关于概率图模型的课程：https：//www.coursera.org/course/pgm – Falcon 2013-12-24 17:20:46

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您应该检查AI（人工智能）书籍。我已经了解贝叶斯在Artificial Intelligence "A modern approach”

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2008-12-05 21:49:27

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我也是。这是一个有趣的阅读。 – jensgram 2009-06-24 12:02:48

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这个在线图书一直是我极大的帮助在机器学习的各个方面，包括贝叶斯推理：

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

就算你熟悉基本的概率理论上讲，它是一个很好的资源。

来源

2008-12-05 22:27:08 eulerfx

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米切尔的机器学习是人工智能领域一个极其重要的底漆。它涵盖贝叶斯网络，致力于，我记得，它整整一章。

我也想看看Weka的贝叶斯网络类来理解实际的实现。如果你不知道的Weka，看看这里：http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

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2008-12-05 22:56:25

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珍珠的1988年在智能系统概率推理是贝叶斯网络被引用最多的作品之一。我发现它很清楚。也就是说，自1988年以来，在这个领域已经做了很多工作。用最近的作品来补充这本书是明智的。

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2008-12-05 23:40:22

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到目前为止所提到的所有书籍都是相当不错的书籍。 Pearl's通常被认为有点难以遵循，但它也相当昂贵，但是如果你可以管理它，那么所有的权力给你。

我真的真的推荐你看看克里斯毕晓普的书Pattern Recognition and Machine Learning。我认为，在教科书中，你将获得图形模型的最佳治疗方法，至少在Michael Jordan完成并发表他的书的主题。

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2009-01-05 21:56:28 dwf

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加1，特别是Bishop的书（但要求你读数学） – Fredriku73 2009-01-13 20:02:49

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关于一般机器学习的好书是1。但是对BN来说很轻。我没有阅读[2]，但我已经阅读[3]，他是好的（因此，[2]可能是dwf推荐的那样好）。除非你在攻读博士学位，否则我绝不会推荐Pearl的书！

但是，我实际上会推荐Kevin Murphy [4]的在线教程“图形模型和贝叶斯网络简介”。学习BN的最好方法是阅读它，下载他的Matlab工具箱[5]，并在十分钟内建立自己的BN。

模式分类的杜达/哈特/鹳
模式识别和机器学习的克里斯毕晓普
神经网络模式识别克里斯毕晓普
http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/bnintro.html
贝叶斯网络工具箱Matlab的

来源

2009-02-05 19:06:12 graveca

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在这个领域里最好的教授是我认为这两个家伙：link text Ng。安德鲁教授和link text Pallab Dasgupta教授。

我一直在看BBN上的所有教程，他们非常有用。只需按照链接，你会发现这2个有趣的家伙更多的人工智能讲座。

有乐趣的学习和他们在一起，迈克

来源

2009-12-27 08:22:56

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