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对于初学者来说，学习贝叶斯网络的最佳书籍是哪本书？

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我会推荐 Daphne Koller 和 Nir ​​Friedman 的“概率图形模型”。它是一本关于有向（贝叶斯网络）和无向（马尔可夫网络）图形模型的优秀入门到中级手册。给出的例子很详细，很容易理解。

于 2010-12-14T17:31:42.670 回答
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一本关于通用机器学习的好书是1 . 但对BN来说却很轻。我没有读过[2]，但我读过他的[3]，这很好（所以，[2] 可能像dwf 推荐的那样好）。除非您正在攻读博士学位，否则我根本不会推荐 Pearl 的书！

但是，我实际上会推荐 Kevin Murphy [4] 的在线教程“图形模型和贝叶斯网络简介”。学习 BN 的最佳方法是阅读这篇文章，下载他的 Matlab 工具箱 [5] 并在十分钟内构建您自己的 BN。

  1. Duda/Hart/Stork 的模式分类
  2. Chris Bishop 的模式识别和机器学习
  3. 用于模式识别的神经网络 作者 Chris Bishop
  4. http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/bnintro.html
  5. Matlab 的贝叶斯网络工具箱
于 2009-02-05T19:06:12.213 回答
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您应该查看 AI（人工智能）书籍。我在人工智能“现代方法”中了解了贝叶斯。

于 2008-12-05T21:49:27.100 回答
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这本在线书籍在机器学习的各个方面都对我非常有帮助，包括贝叶斯推理：

http://www.inference.phy.cam.ac.uk/mackay/itila/book.html

如果您熟悉基本的概率论，它是一个很好的资源。

于 2008-12-05T22:27:08.800 回答
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到目前为止提到的所有书籍都非常好。Pearl's 通常被认为有点难以追随，它也相当昂贵，但如果你能管理它，所有的权力都归你。

我真的非常推荐您查看 Chris Bishop 的书Pattern Recognition and Machine Learning。我认为这绝对是教科书中图形模型的最佳处理方式，至少在迈克尔乔丹完成并出版他关于该主题的书之前。

于 2009-01-05T21:56:28.723 回答
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在我看来，这个领域最好的教授是这两个人：link text Ng。安德鲁和链接文本教授 Pallab Dasgupta。

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，您就会发现这 2 个有趣的家伙的更多 AI 讲座。

与他们一起学习愉快，迈克

于 2009-12-27T08:22:56.740 回答
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珀尔 1988 年的《智能系统中的概率推理》是贝叶斯网络上被引用次数最多的著作之一。我发现它很清楚。也就是说，自 1988 年以来，该领域已经做了很多工作。明智的做法是用最近的作品补充本书。

于 2008-12-05T23:40:22.820 回答
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Mitchell 的机器学习是人工智能领域极其重要的入门读物。它涵盖了贝叶斯网络，我记得用了一整章的篇幅来介绍它。

我还会查看 Weka 的贝叶斯网络课程以了解实际实现。如果您不了解 Weka，请在此处查看：http ://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

于 2008-12-05T22:56:25.357 回答