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《概率编程实战》本书的作者Avi Pfeffer正是主流概率编程系统Figaro的首席开发者,他以详尽的实例、清晰易懂的解说引领读者进入这一过去令人望而生畏的领域。通读本书,可以发现概率编程并非“疯狂科学家”们的专利,无需艰深的数学知识,就可以构思出解决许多实际问题的概率模型,进而利用现代概率编程系统的强大功能解题。本节为目录。

作者:姚军 译来源:人民邮电出版社|2018-01-20 17:01

目录(1)

第1 部分 概率编程和Figaro 简介
第1 章 概率编程简介 3
1.1 什么是概率编程 4
1.1.1 我们如何做出主观
判断 4
1.1.2 概率推理系统帮助决策 5
1.1.3 概率推理系统有3 种方式
推理 7
1.1.4 概率编程系统:用编程语
言表达的概率推理
系统 11
1.2 为什么使用概率
编程 14
1.2.1 更好的概率推理 14
1.2.2 更好的模拟语言 15
1.3 Figaro 简介:一种概率编
程语言 16
1.4 小结 23
1.5 练习 24
第2 章 Figaro 快速教程 25
2.1 Figaro 简介 25
2.2 创建模型和运行推理:重
回Hello World 27
2.2.1 构建第一个模型 28
2.2.2 运行推理和回答查询 29
2.2.3 构建模型和生成
观测值 29
2.2.4 理解模型的构建方法 31
2.2.5 理解重复的元素:何时相
同,何时不同 32
2.3 使用基本构件:原子
元素 33
2.3.1 离散原子元素 34
2.3.2 连续原子元素 35
2.4 使用复合元素组合原子
元素 37
2.4.1 If 38
2.4.2 Dist 39
2.4.3 原子元素的复合
版本 39
2.5 用Apply 和Chain 构建更
复杂的模型 40
2.5.1 Apply 41
2.5.2 Chain 43
2.6 使用条件和约束指定
证据 46
2.6.1 观测值 46
2.6.2 条件 47
2.6.3 约束 48
2.7 小结 50
2.8 练习 51
第3 章 创建一个概率编程应用
程序 53
3.1 把握全局 53
3.2 运行代码 56
3.3 探索垃圾邮件过滤应用的
架构 59
3.3.1 推理组件架构 59
3.3.2 学习组件架构 62
3.4 设计电子邮件模型 64
3.4.1 选择元素 64
3.4.2 定义依赖关系 67
3.4.3 定义函数形式 68
3.4.4 使用数值参数 71
3.4.5 使用辅助知识 73
3.5 构建推理组件 74
3.6 创建学习组件 78
3.7 小结 81
3.8 练习 82
第2 部分 编写概率程序
第4 章 概率模型和概率
程序 85
4.1 概率模型定义 86
4.1.1 将一般知识表达为可能世
界上的某种概率分布 86
4.1.2 进一步探索概率分布 88
4.2 使用概率模型回答
查询 90
4.2.1 根据证据调节以产生后验
概率分布 90
4.2.2 回答查询 92
4.2.3 使用概率推理 94
4.3 概率模型的组成部分 94
4.3.1 变量 95
4.3.2 依赖性 96
4.3.3 函数形式 101
4.3.4 数值参数 104
4.4 生成过程 105
4.5 使用连续变量的
模型 110
4.5.1 使用.-二项式模型 110
4.5.2 连续变量的表示 111
4.6 小结 114
4.7 练习 114
第5 章 用贝叶斯和马尔科夫网络
建立依赖性模型 116
5.1 建立依赖性模型 117
5.1.1 有向依赖性 117
5.1.2 无向依赖性 122
5.1.3 直接和间接依赖性 124
5.2 使用贝叶斯网络 126
5.2.1 贝叶斯网络定义 126
5.2.2 贝叶斯网络如何定义概率
分布 127
5.2.3 用贝叶斯网络进行
推理 128
5.3 探索贝叶斯网络的一个示
例 131
5.3.1 设计一个计算机系统诊断
模型 131
5.3.2 用计算机系统诊断模型进
行推理 135
5.4 使用概率编程扩展贝叶斯
网络:预测产品的
成功 140
5.4.1 设计产品成功预测
模型 140
5.4.2 用产品成功预测模型进行
推理 145
5.5 使用马尔科夫网络 147
5.5.1 马尔科夫网络定义 147
5.5.2 表示马尔科夫网络并用其
进行推理 150
5.6 小结 153
5.7 练习 153


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