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贝叶斯网络。以R。第二版。 (英语) Zbl 1475.62005

查普曼和霍尔/CRC统计科学系列教材.Boca Raton,佛罗里达州:CRC出版社(ISBN 978-0-367-36651-3/hbk;978-0-429-34743-6/电子书)。十五,258页。(2022年)。
出版商的描述:贝叶斯网络:在R的例子,第二版介绍了使用实践方法的贝叶斯网络。简单而有意义的例子说明了建模过程的每个步骤,并用R代码并排讨论了基础理论及其应用。这些例子从最简单的概念开始,并逐渐增加复杂性。特别是,这个新版本包含了关于现代机器学习实践主题的重要新材料:动态网络、具有异构变量的网络和模型验证。
前三章阐述了贝叶斯网络建模的全过程,从结构学习到参数学习再到推理。这些章节涵盖离散,高斯和条件高斯贝叶斯网络。接下来的两章将深入研究动态网络(建模时态数据)和包含任意随机变量的网络(使用Stan)。然后这本书给出了一个简明但严格的处理基本的贝叶斯网络,并提供了一个因果贝叶斯网络的介绍。它还介绍了R包和其他实现贝叶斯网络的软件。最后一章评估了两个现实世界的例子:一个里程碑式的因果蛋白信号网络发表在《科学》和一个概率图形模型预测不同身体部位的组成。
涵盖理论和实践方面的贝叶斯网络,这本书提供了一个介绍性的概述领域。它使您对这种建模方法背后的关键点有一个清晰、实际的理解,同时也使您熟悉在R中实现真实世界分析所使用的最相关的软件包。本书所涵盖的示例涵盖了几个应用领域、数据驱动模型和专家系统,概率和因果的观点,从而给你一个在各种情况下工作的起点。
在线补充材料包括本书中使用的数据集和代码,这些都将从https://www.bnlearn.com/book-crc-2ed/.
第一版的评论见[Zbl 1341.62025].

理学硕士:

62-01年 与统计学有关的介绍性说明(教科书、教程等)
15层62层 贝叶斯推理
68T35型 人工智能语言和软件系统(知识系统、专家系统等)理论
62-08年 统计问题的计算方法
第62页 统计学在生物学和医学科学中的应用;荟萃分析
68T05型 人工智能中的学习与自适应系统

引文:

Zbl 1341.62025
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全文: 内政部