机器学习中的概率思维
翟中华 朱雅哲
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翟中华 朱雅哲
本书深入剖析机器学习中的概率思维，从基础理论出发，结合经典案例，阐述如何将概率思维巧妙地应用于机器学习算法，帮助读者理解数据背后的规律与不确定性。除引言外，全书内容分为5章，包括贝叶斯定理中的概率思维、朴素贝叶斯算法中的概率思维、极大似然估计和最大后验估计、贝叶斯网络、马尔可夫链和隐马尔可夫模型。本书适合机器学习领域的工程师、研究员阅读，也可作为计算机科学、统计学、电子工程、计量经济学等领域的技术人员的参考用书。