简介
贝叶斯算法是基于概率论的算法，是机器学习中的一门重要理论支撑。本书从贝叶斯理论基本原理讲起，逐步深入到算法、机器学习、深度学习，并配合项目案例，重点介绍了基于贝叶斯理论的算法原理，以及在机器学习中的应用。全书分为10章，涵盖了：贝叶斯概率；概率估计；贝叶斯分类器；随机场；参数估计；机器学习；贝叶斯网络；隐马尔可夫模型；贝叶斯深度学习等。涉及的应用领域包含机器学习、图像、语音、语义分析。整体遵循由易到难，逐步深入。内容以算法原理讲解和应用解析为主，每节内容辅以案例进行综合理解。本书内容通俗易懂，案例贴合实际，实用性强，适合有一定算法基础的读者进阶阅读。
更多出版物信息
- 版权： 北京大学出版社
- 出版： 2022-12-01
- 更新： 2023-12-20
- 书号：9787301334577
- 中图：F222.1;TP181
- 学科：工学控制科学与工程工学计算机科学与技术交叉学科智能科学与技术
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