贝叶斯网络pdf

A. 如何根据随机森林模型做空间分布图

分类模型——随机森林

用于数据分析算法的分类模型有很多种，比如决策树、人工神经网络、朴素贝叶斯，随机森林等。本次我们重点介绍“随机森林”模型如何绘制成图形。随机森林(Random Forest)是一种由决策树构成的集成学习算法，基本单元是决策树，通过建立多个决策树模型的组合来解决预测问题。单个的决策树模型如下：

第五步：绘制完成后，点击左上角“文件”选项卡，可以选择保存、另存为其他格式：网络、图片、矢量图、pdf、word、PPT……也可以保存在云盘(亿图图示自带云盘)，也可以选择“导出(各类格式)，或者发送(链接到电脑邮件，直接发送)。输出的选择很多，具体看自己的需要了。

B. 《统计思维：程序员数学之概率统计程序员数学之概率统计》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《统计思维》（Allen B.Downey）电子书网盘下载免费在线阅读

链接：

书名：统计思维

作者：Allen B.Downey

译者：张建锋

豆瓣评分：6.7

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2013-5

页数：160

内容简介：

代码跑出来的概率统计问题；

程序员的概率统计开心辞典；

开放数据集，全代码攻略。

现实工作中，人们常被要求用数据说话。可是，数据自己是不能说话的，只有对它进行可靠分析和深入挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言，是大数据时代预测未来的根基。

站在时代浪尖上的程序员只有具备统计思维才能掌握数据分析的必杀技。本书正是一本概率统计方面的入门图书，但视角极为独特，折射出大数据浪潮的别样风景。作者将基本的概率统计知识融入Python编程，告诉你如何借助编写程序，用计算而非数学的方式实现统计分析。一个趣味实例贯穿全书，生动地讲解了数据分析的全过程：从采集数据和生成统计量，到识别模式和检验假设。一册在手，让你轻松掌握分布、概率论、可视化以及其他工具和概念。

 编写测试代码深入理解概率论和统计学

 运行实验检验统计行为特征，如生成服从各种分布的样本

 通过模拟理解数学上艰涩的概念

 学习贝叶斯估计等实用内容

 用Python导入各种来源的数据

 运用统计推断解决真实数据问题

《统计思维：程序员数学之概率统计》是一本以全新视角讲解概率统计的入门图书。抛开经典的数学分析，Downey 手把手教你用编程理解统计学。概率、分布、假设检验、贝叶斯估计、相关性等，每个主题都充满趣味性，经编程解释后变得更为清晰易懂。

本书研究数据主要来源于美国全国家庭成长调查（NSFG）与行为风险因素监测系统（BRFSS），数据源及解决方案的相关代码全部开放，具体章节列出了大量学习和进阶资料，方便读者参考。

Allen B. Downey是富兰克林欧林工程学院的计算机科学副教授，曾执教于韦尔斯利学院、科尔比学院和加州大学伯克利分校。他先后获麻省理工学院计算机科学硕士学位和加州大学伯克利分校计算机科学博士学位。Downey已出版十余本技术书，内容涉及Java、Python、C++、概率统计等，深受专业读者喜爱。他的最新Think系列书还有Think Complexity: Complexity Science and Computational Modeling、Think Python。

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《概率图模型：原理与技术》（[美]Daphne Koller）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：概率图模型：原理与技术

作者：[美]Daphne Koller

译者：王飞跃

豆瓣评分：7.7

出版社：清华大学出版社

出版年份：2015-3-1

内容简介：

概率图模型将概率论与图论相结合，是当前非常热门的一个机器学习研究方向。本书详细论述了有向图模型（又称贝叶斯网）和无向图模型（又称马尔可夫网）的表示、推理和学习问题，全面总结了人工智能这一前沿研究领域的最新进展。为了便于读者理解，书中包含了大量的定义、定理、证明、算法及其伪代码，穿插了大量的辅助材料，如示例（examples）、技巧专栏（skill boxes）、实例专栏（case study boxes）、概念专栏（concept boxes）等。另外，在第 2章介绍了概率论和图论的核心知识，在附录中介绍了信息论、算法复杂性、组合优化等补充材料，为学习和运用概率图模型提供了完备的基础。

本书可作为高等学校和科研单位从事人工智能、机器学习、模式识别、信号处理等方向的学生、教师和研究人员的教材和参考书。

== 序 言 ==

很高兴能够看到我们所着的《概率图模型》一书被翻译为中文出版。我们了解到这本书涵盖的课题已在中国引起了巨大的兴趣。已有众多中国读者写信向我们解释这本书对于他们的学习的重要性，并希望获得更易理解的版本。随着众多来自中国研究机构或国外研究机构的中国学者署名或共同署名的文章的发表，中国研究者已在概率图领域中扮演了非常重要的角色。这些文章对于概率图模型领域的发展起到了非常重要的作用。我们相信《概率图模型》中文版的出版将帮助许多中国读者学习并掌握这一重要课题的基础。同时，这也将进一步提高中国学者应用概率图模型思想的能力，并为这一领域的发展做出贡献。

本书的翻译工作由王飞跃研究员主导，并得到了王珏研究员及其众多助手和合作者的支持。这是一份历时 5年、具有里程碑意义的努力，我深深地感谢该团队所有为本书翻译做出贡献的人员。我尤其希望借此机会感谢王珏研究员——一位中国机器学习领域的开拓者。王珏研究员是此项翻译工作的十分重要的推动者。没有他的支持，没有他的众多杰出的机器学习领域的学生的帮助，可能这项工作到现在还没有结果。很遗憾王珏研究员于 2014年 12月死于癌症，终年 66岁，已不能看到他努力的结果。然而，他的思想活在他的学生们的工作中，与本书的出版同在。

Daphne Koller

（复杂系统管理与控制国家重点实验室王晓翻译）

E. 《机器学习》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《机器学习》（周志华）电子书网盘下载免费在线阅读

链接:

书名：机器学习

作者：周志华

豆瓣评分：8.7

出版社：清华大学出版社

出版年份：2016-1-1

页数：425

内容简介：

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介.

全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.前3章之外的后续各章均相对独立, 读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用. 根据课时情况, 一个学期的本科生课程可考虑讲授前9章或前10章; 研究生课程则不妨使用全书.

书中除第1章外, 每章都给出了十道习题. 有的习题是帮助读者巩固本章学习, 有的是为了引导读者扩展相关知识. 一学期的一般课程可使用这些习题, 再辅以两到三个针对具体数据集的大作业. 带星号的习题则有相当难度, 有些并无现成答案, 谨供富有进取心的读者启发思考.

本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

作者简介：

周志华，南京大学教授，计算机科学与技术系副主任，软件新技术国家重点实验室常务副主任，机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）所长，校、系学术委员会委员；ACM杰出科学家，IEEE Fellow，IAPR Fellow，中国计算机学会会士；长江学者特聘教授，国家杰出青年基金获得者。2007年创建南京大学机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA），2010年11月任软件新技术国家重点实验室常务副主任，2013年5月任计算机系副主任。

F. 贝叶斯推断的内容

推断是基于现象得出的结论或做出的决策。统计推断是基于现实世界观察到的特征而得到的有关世界的不可观察属性的结论，通常被称为假设检验。在统计学中，不可观察的特征通常被称做参数，而观察到的特征则被称做数据或样本信息。贝叶斯统计推断是允许调查者在评估统计假说时以逻辑一致的方式既使用样本信息又使用先验信息的一种方法。在经济学中，贝叶斯推断被用来协助评价不同的经济假说和模型，估计经济参数的数值，对有待观测的经济变量做出预测。贝叶斯推断的结论是关于所要探究的那些参数的概率值，是关于一些假说的相对置信度的概率值，或者是对未来观测量可能的预测区间。
与非贝叶斯推断相比，贝叶斯推断的显着特征是对先验信息进行贝叶斯式利用。先验信息可能基于先前的研究成果、理论或者是主观信念。术语“贝叶斯”是指贝叶斯定理，它是以英国长老会部长及数学家托玛斯·贝叶斯(Thomas Bayes，1702-1761)的名字命名的贝叶斯定理描述了先验信息如何能以一种概率方式与样本信息结合在一起。贝叶斯定理有时也被称为逆概率定理，它是贝叶斯学习模型的基础。它允许初始的和以前的样本信息与现在的样本信息相结合，以产生后验数据或后验分布。刻画先验信息特征的概率分布函数(pdf)被称为先验概率分布函数。刻画样本信息特征的函数被称为似然函数。贝叶斯定理给出的结论是，后验概率分布函数与先验概率分布函数和似然函数之间的乘积成比例。通过乘积，贝叶斯定理把样本和先验信息结合起来，把二者加以平均。只要有先验信息来源，贝叶斯定理的这一特殊平均机制在计最经济学估计和预测中就有重要的意义。
贝叶斯推断也可以被认为是一个动态处理过程，因为这一过程从先验信息开始，收集以样本信息为形式的证据，并以后验分布作为结束。这一后验分布可以作为新的先验分布与新的样本信息相结合口这就是从先验到后验转换过程的贝叶斯学习模型。

G. 贝叶斯方法可以用于深度卷积神经网络吗

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

H. 朴素贝叶斯分类器相关论文

http://lamda.nju.e.cn/liuxy/dm2006/t2-mg0633026.pdf
这是一篇关于朴素贝叶斯分类器的论文，希望对你有用。