- 概率建模与统计推断理解不深：从概率建模和统计推断角度系统介绍机器学习基本概念与经典算法，建立扎实的理论根基。
- 概率图模型学习曲线陡峭：深入讲解概率图模型的表示、推断与学习，帮助读者掌握贝叶斯网络和马尔可夫随机场等核心工具。
- 近似推断方法难以掌握：详细阐述变分推断、MCMC等近似概率推断方法，解决复杂模型中精确推断不可行的问题。
- 深度生成模型原理不清：系统介绍VAE、GAN、扩散模型等深度生成模型的理论基础与前沿进展。
- 强化学习与概率方法结合困难：讲解强化学习中的概率建模方法，帮助读者理解不确定性下的序贯决策问题。
★★★
中级
入门初级中级进阶高级
- 机器学习方向研究生：需要系统学习概率机器学习理论，为科研工作奠定坚实的数学与算法基础。
- AI算法工程师：希望深入理解贝叶斯方法、概率图模型和生成模型，提升模型设计与优化能力。
- 数据科学从业者：需要掌握概率建模与统计推断方法，解决实际业务中的不确定性建模问题。
- 计算机与自动化专业高年级本科生：已具备概率论和线性代数基础，希望深入学习机器学习前沿理论。
- 先补数学基础：确保掌握概率论、线性代数和微积分，这是理解后续章节的前提条件。
- 循序渐进阅读：从第1-3章基础理论入手，再进入概率图模型和近似推断等核心章节，不要跳跃。
- 重视推断方法：第5-6章的精确推断与近似推断是全书核心，建议反复研读并推导关键公式。
- 结合前沿论文：阅读深度生成模型和强化学习章节时，配合相关经典论文加深理解。
- 完成延伸阅读：每章末的延伸阅读和参考文献是深入特定方向的重要指引，不可忽略。
- 理论根基扎实：系统掌握概率建模与统计推断的核心理论，建立从贝叶斯角度理解机器学习的思维框架。
- 推断算法精通：能熟练运用变分推断、MCMC等近似推断方法解决复杂概率模型中的推断问题。
- 生成模型理解：深入理解VAE、GAN、扩散模型等深度生成模型的概率原理与实现机制。
- 前沿视野开阔：了解概率机器学习在大规模预训练模型和生成式AI中的最新应用与发展趋势。
- 科研能力提升：具备开展概率机器学习相关课题研究并撰写高质量学术论文的理论素养。
📖 书籍简介
商品参数
| 概率机器学习 |
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图书定价： |
99.00 |
出版单位： |
清华大学出版社 |
出版时间： |
2023年07月 |
图书开本： |
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图书作者： |
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图书页数： |
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ISBN书号： |
9787302631842 |
内容介绍
随着深度学习、大规模预训练模型和生成式人工智能的进展，机器学习已成为解决很多工程和科学问题的 方案。《概率机器学习》一书从概率建模和统计推断的角度系统介绍机器学习的基本概念、经典算法及前沿进展。主要内容包括概率机器学习基础、学习理论、概率图模型、近似概率推断、高斯过程、深度生成模型、强化学习等。全书从实例出发，由浅入深，直观与严谨相结合，并提供了延伸阅读内容和丰富的参考文献。
作者介绍
朱军，清华大学计算机系Bosch AI冠名教授，IEEE Fellow，清华大学人工智能研究院副院长，曾任卡内基-梅隆大学兼职教授。主要从事机器学习研究，担任国际 期刊IEEE TPAMI副主编，担任ICML、NeurIPS、ICLR等（ ）领域主席二十余次。获中国科协求是杰出青年奖、科学探索奖、中国计算机学会自然科学一等奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖、ICLR国际会议杰出论文奖等。入选万人计划领军人才、中国计算机学会青年科学家、MIT TR35中国先锋者等。
📑 章节目录
- 概率机器学习概述：从概率建模到统计推断
- 概率论与统计推断基础
- 学习理论基础：泛化、正则化与模型选择
- 概率图模型：表示、独立性与可分解性
- 精确推断算法：变量消元与信念传播
- 近似概率推断：变分推断与MCMC方法
- 高斯过程与贝叶斯优化
- 深度生成模型：VAE、GAN与扩散模型
- 深度学习的概率视角与贝叶斯神经网络
- 强化学习中的概率方法
- 大规模预训练模型与生成式AI的概率基础
- 前沿进展与开放问题
