Artificial intelligence 学习概率图形模型的好资源
我最近开始在coursera上学习概率图形模型，开始学习2周后，我开始相信我的概率并不是很高，因此我甚至不能理解第一个主题（贝叶斯网络）。尽管如此，我还是想努力学习这门课程，所以你能给我推荐一些其他的PGM或概率方面的资源，这些资源有助于理解这门课程。如果你对概率论没有很好的掌握，PGM会有一点进步。如果你对概率论没有很好的掌握，PGM会有一点进步。一门介绍性更强的课程是，最好从这里开始。你可以尝试阅读Pearl 1988年的书《智能系统中的概率推理》，这本书提供了许多关于贝叶斯看待事物方式的背景知识和见解。关于概率论，除了概率的三个基本定律和条件概率的定义之外，你不需要太多的理论，这些都很简单，通常在学校里教授 这本书对人工智能在过去20年中的发展方式非常有影响。作者今年获得了图灵奖Artificial intelligence 学习概率图形模型的好资源,artificial-intelligence,probability,Artificial Intelligence,Probability,我最近开始在coursera上学习概率图形模型，开始学习2周后，我开始相信我的概率并不是很高，因此我甚至不能理解第一个主题（贝叶斯网络）。尽管如此，我还是想努力学习这门课程，所以你能给我推荐一些其他的PGM或概率方面的资源，这些资源有助于理解这门课程。如果你对概率论没有很好的掌握，PGM会有一点进步。如果你对概率论没有很好的掌握，PGM会有一点进步。一门介绍性更强的课程是，最好从这里开始。你可以尝试阅读Pearl 1988年的书《智能系统中的概率推理》，这本书提供了许多关于贝叶斯看待事物方式的背
还有Koller和Friedman的一本新书：《概率图形模型》（2009）。你应该已经知道这门课了，因为这门课可能又是由达芙妮·科勒主持的。这本书包含了许多最新的结果，涵盖了更多的领域，更详细。它在某些方面可能要求很高。它可能还与本课程分享了一些例子。你可以尝试阅读Pearl 1988年的书《智能系统中的概率推理》，这本书提供了许多关于贝叶斯看待事物方式的背景知识和见解。关于概率论，除了概率的三个基本定律和条件概率的定义之外，你不需要太多的理论，这些都很简单，通常在学校里教授 这本书对人工智能在过去20年中的发展方式非常有影响。作者今年获得了图灵奖
还有Koller和Friedman的一本新书：《概率图形模型》（2009）。你应该已经知道这门课了，因为这门课可能又是由达芙妮·科勒主持的。这本书包含了许多最新的结果，涵盖了更多的领域，更详细。它在某些方面可能要求很高。它可能还与本课程分享了一些例子。因为统计和概率是非常交织在一起的。统计学导论课通常有一节是关于基本概率论的，因为统计学和概率是相互交织的。统计学导论课通常有一节是关于基本概率论的。我支持Koller/Friedman的书。目前这是一本关于图形模型的教科书。我支持Koller/Friedman的书。目前它是关于图形模型的教科书。