Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning series) Today’s Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, based on a unified, probabilistic approach. The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package–PMTK (probabilistic modeling toolkit)–that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students. 标题和描述中提到的知识点可以细化为以下几点： 1. 机器学习的定义和重要性：机器学习是自动化数据分析的方法，能够自动检测数据中的模式，并利用这些模式预测未来的数据。这门技术是应对今天网络上电子数据激增的有效手段。 2. 统计模型和概率方法：本书强调基于概率的机器学习方法。这意味着机器学习模型通常会通过概率论的语言来描述和推断数据中的关系。 3. 机器学习的基本组成部分：包括概率论、优化方法和线性代数等基础知识。这些是构建和理解机器学习算法的基础。 4. 最新机器学习技术：书中介绍了若干最近的机器学习领域的发展，例如条件随机场（Conditional Random Fields）、L1正则化（L1 Regularization）和深度学习（Deep Learning）。 5. 机器学习的应用示例：在介绍理论的同时，书中使用了大量彩色图像和实际应用案例，帮助读者理解算法在生物信息学、文本处理、计算机视觉和机器人技术等领域的应用。 6. 模型驱动的方法：作者提倡使用基于原理的模型驱动方法，这通常涉及到图形模型（Graphical Models），通过图形模型来简洁直观地指定模型。 7. 编程实践和MATLAB软件包：本书不仅讨论理论，还提供了模型的MATLAB实现。这些模型已经包含在PMTK（概率建模工具包）软件包中，该软件包可以在网上免费获取。 8. 教育适用性：这本书适合已经具备基础大学数学背景的高年级本科生和初学者研究生。 9. 作者背景：Kevin P. Murphy是谷歌的研究科学家，并且曾经是不列颠哥伦比亚大学的计算机科学和统计学副教授。 10. 书籍评价：书籍得到了同行的广泛认可，被认为是一本直觉性强、内容丰富、易于理解但又全面深入的教材。它适合于大学学生学习，并且是机器学习领域从业者的必备书籍。 从上述内容可以看出，《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》是一本全面介绍概率视角下机器学习方法的教科书。它不仅提供了机器学习基础理论的介绍，还包括了用于实践的算法伪代码以及在不同领域应用的例子。该书强调理论与实践相结合，注重原理模型的构建，并配有相应的编程实践，帮助读者能够更好地理解和运用机器学习技术。

This book is perfect to get you started with probabilistic graphical models (PGM) with Python. It starts with a quick intro to Bayesian and Markov Networks covering concepts like conditional independence and D-separation. It then covers the different aspects of PGM: structure learning, parameter estimation (with frequentist or Bayesian approach) and inference. All is illustrated with examples and code snippets using mostly the libpgm package. PyMC is used for Bayesian parameter estimation.

这是一本不可多得概率论方面的资源，其中概率的方法在研究中十分有用。

一类耦合的拟线性抛物型PDE系统解的概率解释，许晓明，，本文通过引入一类新型的倒向随机微分方程——带随机违约时间的BSDE,得到了如下耦合的拟线性抛物型PDE系统解的概率解释：egin{equation*}

Sabastian Thrun经典机器人教材

英文名：Mit - Probabilistic Graphical Models - Principles and Techniques.pdf， 中文名：概率图模型,概率图论模型 机器学习选用教材

The Bayesian method is the natural approach to inference, yet it is hidden from readers behind chapters of slow, mathematical analysis. The typical text on Bayesian inference involves two to three chapters on probability theory, then enters what Bayesian inference is. Unfortunately, due to mathematical intractability of most Bayesian models, the reader is only shown simple, artificial examples. This can leave the user with a so-what feeling about Bayesian inference. In fact, this was the author's own prior opinion.

Probabilistic Graphical Models Principles and Techniques。pdf，英文，高清。

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：数值算法从『可计算的量』中近似地计算出『难以处理的量』，或者说，从数据中推断出一个潜在的量。因此计算程序可被视作 learning machine，使用贝叶斯推理来建立更灵活有效的计算算法。概率数值计算正式确立了『机器学习』和『应用数学』之间的联系。本书提供了大量的背景材料（还有数据、工作实例、练习及解答），更适用于AI、CS、统计学、应用数学的研究生。 ◉ 目录： 第一章：数学背景 第二章：整合 第三章：线性代数 第四章：局部优化 第五章：全局优化 第六章：求解常微分方程 第七章：前沿 第八章：习题答案

SALBP-1-模拟退火 该算法是一种概率方法，用于逼近简单装配线平衡问题的全局最优值。 Linux构建 要构建此应用程序，请在父目录中执行make build 。 用法 ./salbp1-sa[OPTIONS]... OPTIONS: -c (SALBP1 maximum time per station. Default: 6) -t (initial temperature. Default: 1) -l (stop condition. Default: 0.000001) -d (cools temperature to (temperature_decay*temperature