Machine learning 贝叶斯网络教程
对于初学者来说，从哪本书开始学习贝叶斯网络最好 你应该查看AI（人工智能）书籍。我在“中了解了贝叶斯。这本在线书在机器学习的各个方面对我都非常有帮助，包括贝叶斯推理： 假设你熟悉基本概率论，这是一个很好的资源。米切尔的机器学习是人工智能领域极其重要的入门。它涵盖了贝叶斯网络，正如我所记得的，专门用了整整一章来介绍它Machine learning 贝叶斯网络教程,machine-learning,bayesian-networks,Machine Learning,Bayesian Networks,对于初学者来说，从哪本书开始学习贝叶斯网络最好 你应该查看AI（人工智能）书籍。我在“中了解了贝叶斯。这本在线书在机器学习的各个方面对我都非常有帮助，包括贝叶斯推理： 假设你熟悉基本概率论，这是一个很好的资源。米切尔的机器学习是人工智能领域极其重要的入门。它涵盖了贝叶斯网络，正如我所记得的，专门用了整整一章来介绍它 我还将查看Weka的贝叶斯网络类，以了解实际实现。如果您不了解Weka，请在此处查看：Pearl 1988年的《智能系统中的概率推理》是关于贝叶斯网络被引用最多的著作之一。我发现这
我还将查看Weka的贝叶斯网络类，以了解实际实现。如果您不了解Weka，请在此处查看：Pearl 1988年的《智能系统中的概率推理》是关于贝叶斯网络被引用最多的著作之一。我发现这一点非常清楚。也就是说，自1988年以来，该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。到目前为止提到的所有书籍都是相当不错的。一般认为珍珠的书有点难学，也相当昂贵，但如果你能管理好它，所有的力量都会给你
我真的建议你看看Chris Bishop的书。我认为这绝对是你在教科书中对图形模型的最好处理，至少在他完成并出版了关于这个主题的书之前是如此。一本关于一般机器学习的好书是。但它对BN的理解很浅。我没有读过[2]，但我读过[3] 我不会推荐珀尔的书，除非你正在攻读博士学位 然而，我实际上会推荐凯文·墨菲（Kevin Murphy）的在线教程“图形模型和贝叶斯网络简介””[4]。学习BN的最佳方法是阅读此教程，下载他的Matlab工具箱[5]，并在十分钟内构建自己的BN
在我看来，这一领域最好的教授是这两个人：Ng.Andrew和Pallab Dasgupta教授 我一直在看他们关于BBN的所有教程，它们非常有用。只需点击链接，你就会发现更多关于这两个有趣的家伙的AI讲座 与他们一起享受学习的乐趣，
Mike我推荐Daphne Koller和Nir Friedman的“概率图形模型”。这是一本关于有向（贝叶斯网络）和无向（马尔可夫网络）图形模型的优秀入门手册。给出的示例非常详细且易于理解。加上一本，尤其是Bishop的书（但要求你能很好地阅读数学）我也是。这是一个有趣的阅读。科勒正在/曾经在Coursera上讲授概率图形模型课程：两者都导致了404