貝葉斯網路pdf

A. 如何根據隨機森林模型做空間分布圖

分類模型——隨機森林

用於數據分析演算法的分類模型有很多種，比如決策樹、人工神經網路、樸素貝葉斯，隨機森林等。本次我們重點介紹「隨機森林」模型如何繪製成圖形。隨機森林(Random Forest)是一種由決策樹構成的集成學習演算法，基本單元是決策樹，通過建立多個決策樹模型的組合來解決預測問題。單個的決策樹模型如下：

第五步：繪制完成後，點擊左上角「文件」選項卡，可以選擇保存、另存為其他格式：網路、圖片、矢量圖、pdf、word、PPT……也可以保存在雲盤(億圖圖示自帶雲盤)，也可以選擇「導出(各類格式)，或者發送(鏈接到電腦郵件，直接發送)。輸出的選擇很多，具體看自己的需要了。

B. 《統計思維：程序員數學之概率統計程序員數學之概率統計》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《統計思維》（Allen B.Downey）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：統計思維

作者：Allen B.Downey

譯者：張建鋒

豆瓣評分：6.7

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2013-5

頁數：160

內容簡介：

代碼跑出來的概率統計問題；

程序員的概率統計開心辭典；

開放數據集，全代碼攻略。

現實工作中，人們常被要求用數據說話。可是，數據自己是不能說話的，只有對它進行可靠分析和深入挖掘才能找到有價值的信息。概率統計是數據分析的通用語言，是大數據時代預測未來的根基。

站在時代浪尖上的程序員只有具備統計思維才能掌握數據分析的必殺技。本書正是一本概率統計方面的入門圖書，但視角極為獨特，折射出大數據浪潮的別樣風景。作者將基本的概率統計知識融入Python編程，告訴你如何藉助編寫程序，用計算而非數學的方式實現統計分析。一個趣味實例貫穿全書，生動地講解了數據分析的全過程：從採集數據和生成統計量，到識別模式和檢驗假設。一冊在手，讓你輕松掌握分布、概率論、可視化以及其他工具和概念。

 編寫測試代碼深入理解概率論和統計學

 運行實驗檢驗統計行為特徵，如生成服從各種分布的樣本

 通過模擬理解數學上艱澀的概念

 學習貝葉斯估計等實用內容

 用Python導入各種來源的數據

 運用統計推斷解決真實數據問題

《統計思維：程序員數學之概率統計》是一本以全新視角講解概率統計的入門圖書。拋開經典的數學分析，Downey 手把手教你用編程理解統計學。概率、分布、假設檢驗、貝葉斯估計、相關性等，每個主題都充滿趣味性，經編程解釋後變得更為清晰易懂。

本書研究數據主要來源於美國全國家庭成長調查（NSFG）與行為風險因素監測系統（BRFSS），數據源及解決方案的相關代碼全部開放，具體章節列出了大量學習和進階資料，方便讀者參考。

Allen B. Downey是富蘭克林歐林工程學院的計算機科學副教授，曾執教於韋爾斯利學院、科爾比學院和加州大學伯克利分校。他先後獲麻省理工學院計算機科學碩士學位和加州大學伯克利分校計算機科學博士學位。Downey已出版十餘本技術書，內容涉及Java、Python、C++、概率統計等，深受專業讀者喜愛。他的最新Think系列書還有Think Complexity: Complexity Science and Computational Modeling、Think Python。

C. 《數據科學入門》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

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D. 《概率圖模型：原理與技術》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《概率圖模型：原理與技術》（[美]Daphne Koller）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：概率圖模型：原理與技術

作者：[美]Daphne Koller

譯者：王飛躍

豆瓣評分：7.7

出版社：清華大學出版社

出版年份：2015-3-1

內容簡介：

概率圖模型將概率論與圖論相結合，是當前非常熱門的一個機器學習研究方向。本書詳細論述了有向圖模型（又稱貝葉斯網）和無向圖模型（又稱馬爾可夫網）的表示、推理和學習問題，全面總結了人工智慧這一前沿研究領域的最新進展。為了便於讀者理解，書中包含了大量的定義、定理、證明、演算法及其偽代碼，穿插了大量的輔助材料，如示例（examples）、技巧專欄（skill boxes）、實例專欄（case study boxes）、概念專欄（concept boxes）等。另外，在第 2章介紹了概率論和圖論的核心知識，在附錄中介紹了資訊理論、演算法復雜性、組合優化等補充材料，為學習和運用概率圖模型提供了完備的基礎。

本書可作為高等學校和科研單位從事人工智慧、機器學習、模式識別、信號處理等方向的學生、教師和研究人員的教材和參考書。

== 序 言 ==

很高興能夠看到我們所著的《概率圖模型》一書被翻譯為中文出版。我們了解到這本書涵蓋的課題已在中國引起了巨大的興趣。已有眾多中國讀者寫信向我們解釋這本書對於他們的學習的重要性，並希望獲得更易理解的版本。隨著眾多來自中國研究機構或國外研究機構的中國學者署名或共同署名的文章的發表，中國研究者已在概率圖領域中扮演了非常重要的角色。這些文章對於概率圖模型領域的發展起到了非常重要的作用。我們相信《概率圖模型》中文版的出版將幫助許多中國讀者學習並掌握這一重要課題的基礎。同時，這也將進一步提高中國學者應用概率圖模型思想的能力，並為這一領域的發展做出貢獻。

本書的翻譯工作由王飛躍研究員主導，並得到了王珏研究員及其眾多助手和合作者的支持。這是一份歷時 5年、具有里程碑意義的努力，我深深地感謝該團隊所有為本書翻譯做出貢獻的人員。我尤其希望藉此機會感謝王珏研究員——一位中國機器學習領域的開拓者。王珏研究員是此項翻譯工作的十分重要的推動者。沒有他的支持，沒有他的眾多傑出的機器學習領域的學生的幫助，可能這項工作到現在還沒有結果。很遺憾王珏研究員於 2014年 12月死於癌症，終年 66歲，已不能看到他努力的結果。然而，他的思想活在他的學生們的工作中，與本書的出版同在。

Daphne Koller

（復雜系統管理與控制國家重點實驗室王曉翻譯）

E. 《機器學習》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《機器學習》（周志華）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：機器學習

作者：周志華

豆瓣評分：8.7

出版社：清華大學出版社

出版年份：2016-1-1

頁數：425

內容簡介：

機器學習是計算機科學與人工智慧的重要分支領域. 本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面。 為了使盡可能多的讀者通過本書對機器學習有所了解, 作者試圖盡可能少地使用數學知識. 然而, 少量的概率、統計、代數、優化、邏輯知識似乎不可避免. 因此, 本書更適合大學三年級以上的理工科本科生和研究生, 以及具有類似背景的對機器學 習感興趣的人士. 為方便讀者, 本書附錄給出了一些相關數學基礎知識簡介.

全書共16 章，大致分為3 個部分：第1 部分（第1～3 章）介紹機器學習的基礎知識；第2 部分（第4～10 章）討論一些經典而常用的機器學習方法（決策樹、神經網路、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習）；第3 部分（第11～16 章）為進階知識，內容涉及特徵選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及強化學習等.前3章之外的後續各章均相對獨立, 讀者可根據自己的興趣和時間情況選擇使用. 根據課時情況, 一個學期的本科生課程可考慮講授前9章或前10章; 研究生課程則不妨使用全書.

書中除第1章外, 每章都給出了十道習題. 有的習題是幫助讀者鞏固本章學習, 有的是為了引導讀者擴展相關知識. 一學期的一般課程可使用這些習題, 再輔以兩到三個針對具體數據集的大作業. 帶星號的習題則有相當難度, 有些並無現成答案, 謹供富有進取心的讀者啟發思考.

本書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

作者簡介：

周志華，南京大學教授，計算機科學與技術系副主任，軟體新技術國家重點實驗室常務副主任，機器學習與數據挖掘研究所（LAMDA）所長，校、系學術委員會委員；ACM傑出科學家，IEEE Fellow，IAPR Fellow，中國計算機學會會士；長江學者特聘教授，國家傑出青年基金獲得者。2007年創建南京大學機器學習與數據挖掘研究所（LAMDA），2010年11月任軟體新技術國家重點實驗室常務副主任，2013年5月任計算機系副主任。

F. 貝葉斯推斷的內容

推斷是基於現象得出的結論或做出的決策。統計推斷是基於現實世界觀察到的特徵而得到的有關世界的不可觀察屬性的結論，通常被稱為假設檢驗。在統計學中，不可觀察的特徵通常被稱做參數，而觀察到的特徵則被稱做數據或樣本信息。貝葉斯統計推斷是允許調查者在評估統計假說時以邏輯一致的方式既使用樣本信息又使用先驗信息的一種方法。在經濟學中，貝葉斯推斷被用來協助評價不同的經濟假說和模型，估計經濟參數的數值，對有待觀測的經濟變數做出預測。貝葉斯推斷的結論是關於所要探究的那些參數的概率值，是關於一些假說的相對置信度的概率值，或者是對未來觀測量可能的預測區間。
與非貝葉斯推斷相比，貝葉斯推斷的顯著特徵是對先驗信息進行貝葉斯式利用。先驗信息可能基於先前的研究成果、理論或者是主觀信念。術語「貝葉斯」是指貝葉斯定理，它是以英國長老會部長及數學家托瑪斯·貝葉斯(Thomas Bayes，1702-1761)的名字命名的貝葉斯定理描述了先驗信息如何能以一種概率方式與樣本信息結合在一起。貝葉斯定理有時也被稱為逆概率定理，它是貝葉斯學習模型的基礎。它允許初始的和以前的樣本信息與現在的樣本信息相結合，以產生後驗數據或後驗分布。刻畫先驗信息特徵的概率分布函數(pdf)被稱為先驗概率分布函數。刻畫樣本信息特徵的函數被稱為似然函數。貝葉斯定理給出的結論是，後驗概率分布函數與先驗概率分布函數和似然函數之間的乘積成比例。通過乘積，貝葉斯定理把樣本和先驗信息結合起來，把二者加以平均。只要有先驗信息來源，貝葉斯定理的這一特殊平均機制在計最經濟學估計和預測中就有重要的意義。
貝葉斯推斷也可以被認為是一個動態處理過程，因為這一過程從先驗信息開始，收集以樣本信息為形式的證據，並以後驗分布作為結束。這一後驗分布可以作為新的先驗分布與新的樣本信息相結合口這就是從先驗到後驗轉換過程的貝葉斯學習模型。

G. 貝葉斯方法可以用於深度卷積神經網路嗎

https://arxiv.org/pdf/1506.02158.pdf

H. 樸素貝葉斯分類器相關論文

http://lamda.nju.e.cn/liuxy/dm2006/t2-mg0633026.pdf
這是一篇關於樸素貝葉斯分類器的論文，希望對你有用。