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图书信息
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概率机器学习:进阶篇
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| ISBN： | 9787111796350 |
定价： | ￥299.00 |
| 作者： | (美)凯文·P.墨菲(KevinP.Murphy)著 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2026年03月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 1072页 |
中图法： | TP181 |
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2026-04-03
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图书简介 | | 本书在第一部分详细介绍了所需的理论基础知识(包括概率论、统计学、图模型、信息论和优化)，在后续的部分分别讨论推理方法(包括高斯滤波和平滑、消息传递算法等)、预测模型(包括广义线性模型、深度神经网络等)、生成模型(包括变分自动编码器、自回归模型等)、潜在变量模型(包括潜在因子模型、状态空间模型等)和可用于在不确定性下做出决策的模型算法(包括决策、强化学习和因果关系等)。本书内容详尽，并配有在线网址，其中包含书中大部分图表的Python代码，读者可以在线运行代码并通过源代码深入理解相关知识点。 |
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