概率图模型：原理与技术 by Koller[美] & Friedman[以]

==== 目录 ====

C01 引言

C02 基础知识

第1部分 表示

C03 贝叶斯表示

C04 无向图模型

C05 局部概率模型

C06 基于模板的表示

C07 高斯网络模型

C08 指数族

第2部分 推理

C09 精确推理：变量消除

C10 精确推理：团树

C11 作为优化的推理

C12 基于粒子的近似推理

C13 最大后验概率推理

C14 混合网络中的推理

C15 时序模型中的推理

第3部分 学习

C16 图模型学习：概述

C17 参数估计

C18 贝叶斯网中的结构学习

C19 部分观测数据

C20 学习无向模型

第4部分 行为与决策

C21 因果关系

C22 效用和决策

C23 结构化决策问题

C24 结束语

时间： 2024-10-18 18:21:03

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