बेयसियन नेटवर्क ट्यूटोरियल

Question

शुरुआत के लिए, बेयसियन नेटवर्क का अध्ययन करने के लिए शुरू करने वाली सबसे अच्छी किताब कौन सी है?

Answer 1

उन लोगों के साथ मज़ा सीखने, मैं "संभाव्य ग्राफिकल मॉडल" Daphne Koller और निर फ्रीडमन द्वारा सिफारिश करेंगे लो। यह निर्देशित (बेयसियन नेटवर्क) और अप्रत्यक्ष (मार्कोव नेटवर्क) ग्राफिकल मॉडल दोनों पर एक उत्कृष्ट स्टार्टर-टू-इंटरमीडिएट हैंडबुक है। दिए गए उदाहरण विस्तृत और समझने में आसान हैं।

Answer 2

आपको एआई (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) किताबों की जांच करनी चाहिए। मैं Artificial Intelligence "A modern approach में बायेसियन "के बारे में जानने की है

Answer 3

इस ऑनलाइन पुस्तक मशीन सीखने के सभी पहलुओं में मेरे लिए अत्यंत उपयोगी है बायेसियन अनुमान सहित:।

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

दी आप बुनियादी संभावना से परिचित हैं सिद्धांत, अपने एक महान संसाधन।

Answer 4

मिशेल के मशीन लर्निंग ऐ के क्षेत्र में एक अत्यंत महत्वपूर्ण प्राइमर है। यह बायेसियन नेटवर्क को शामिल किया गया,, समर्पित के रूप में मुझे याद है, यह करने के लिए एक पूरा अध्याय।

मैं व्यावहारिक कार्यान्वयन को समझने के लिए वेका की बेयसियन नेटवर्क कक्षा भी देखता हूं। आप Weka के बारे में पता नहीं है, तो इसे यहाँ बाहर की जाँच: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

Answer 5

पर्ल की 1988 बुद्धिमान सिस्टम में संभाव्य तर्क बायेसियन नेटवर्क पर सबसे उद्धृत कार्यों में से एक है। मैंने इसे काफी स्पष्ट पाया। उस ने कहा, 1 9 88 से इस क्षेत्र में बहुत कुछ किया गया है। इस पुस्तक को अधिक हालिया कार्यों के साथ पूरक करना बुद्धिमान होगा।

Answer 6

अब तक वर्णित सभी पुस्तकें बहुत अच्छी हैं। पर्ल को आम तौर पर पालन करने के लिए थोड़ा मुश्किल माना जाता है, यह भी काफी महंगा है, लेकिन यदि आप इसे प्रबंधित कर सकते हैं, तो आपको सभी शक्तियां मिलती हैं।

मैं वास्तव में वास्तव में अनुशंसा करता हूं कि आप क्रिस बिशप की पुस्तक, Pattern Recognition and Machine Learning देखें। मुझे लगता है कि यह पाठ्यपुस्तक में ग्राफिकल मॉडल प्राप्त करने के लिए सबसे अच्छा उपचार है, कम से कम Michael Jordan इस विषय पर अपनी पुस्तक को समाप्त और प्रकाशित करता है।

Answer 7

सामान्य मशीन सीखने पर एक अच्छी किताब 1 है। लेकिन यह बीएन पर काफी हल्का है। मैंने पढ़ा नहीं है [2] लेकिन मैंने उसे पढ़ा है [3] जो अच्छा है (इसलिए, [2] डीईएफ द्वारा अनुशंसित होने की संभावना है)। मैं पर्ल की पुस्तक को तब तक अनुशंसा नहीं करता जब तक आप अपना पीएचडी नहीं कर रहे हों!

हालांकि, मैं वास्तव में ऑनलाइन ट्यूटोरियल "ग्राफिकल मॉडल और बेयसियन नेटवर्क के लिए एक संक्षिप्त परिचय" केविन मर्फी द्वारा अनुशंसा करता हूं [4]। बीएन सीखने का सबसे अच्छा तरीका यह है कि इसे पढ़ना, अपना मैटलैब टूलबॉक्स डाउनलोड करें [5] और दस मिनट में अपना स्वयं का बीएन बनाएं। पैटर्न पहचान के लिए डुडा/हार्ट/सारस

पैटर्न पहचान और मशीन लर्निंग द्वारा

1. पैटर्न वर्गीकरण क्रिस बिशप
2. http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/bnintro.html
3. Bayes नेट टूलबॉक्स मैटलैब के लिए
द्वारा क्रिस बिशप
4. तंत्रिका नेटवर्क द्वारा

Answer 8

इस क्षेत्र में सबसे अच्छे प्रोफेसर इन 2 लोगों के विचार से हैं: link text एनजी। एंड्रयू और प्रो। पल्लब दासगुप्त।

मैं बीबीएन पर अपने सभी ट्यूटोरियल देख रहा हूं और वे बहुत उपयोगी थे।बस लिंक का पालन करें और आपको इस 2 दिलचस्प लोगों के साथ अधिक एआई व्याख्यान मिलेगा।

माइक