作者:
Martin J Wainwright
/
Michael I Jordan
出版社: Now Publishers Inc
出版年: December 16, 2008
页数: 324
定价: USD 125.00
装帧: Paperback
丛书: Foundations and Trends® in Machine Learning
ISBN: 9781601981844
出版社: Now Publishers Inc
出版年: December 16, 2008
页数: 324
定价: USD 125.00
装帧: Paperback
丛书: Foundations and Trends® in Machine Learning
ISBN: 9781601981844
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0 有用 天池一苇 2021-04-07 21:57:19
补记。本书的核心内容实际上在于对各种问题的变分表示,图模型和指数函数族是一个具体的呈现方式,应该说本书提供了不少新的视角。配分函数的偏导数与相应的充分统计量的期望之间存在紧密的联系(如何估计配分函数,也是一个研究方向,如AIS方法),而在图模型这块,个人对于诸多message-passing的方法依旧极不感冒。在进行推断时,相比于高维情况下低效且不易判定是否已收敛的MCMC,个人更加偏爱VI(即使... 补记。本书的核心内容实际上在于对各种问题的变分表示,图模型和指数函数族是一个具体的呈现方式,应该说本书提供了不少新的视角。配分函数的偏导数与相应的充分统计量的期望之间存在紧密的联系(如何估计配分函数,也是一个研究方向,如AIS方法),而在图模型这块,个人对于诸多message-passing的方法依旧极不感冒。在进行推断时,相比于高维情况下低效且不易判定是否已收敛的MCMC,个人更加偏爱VI(即使可能会损失一些精度),这里就引出如何构建合适的优化目标(经典的有ELBO,mean-field等),或者说如何去进行一些放松。举例而言,如果EM方法失效,即充分统计量无法精确求解,那么就可以尝试变分EM。当然,与数学物理中的变分法相比,这里的变分意味显得没那么浓了,如果再掺入神经网络,味道就更淡了。 (展开)
0 有用 Jancsi 2012-08-29 17:15:21
可以当教材研读
0 有用 zhangtemplar 2021-04-06 14:29:12
其实读的是graphic model那本书,但是一直没有正式出版?
0 有用 find_my_way 2017-07-22 15:15:19
看不太懂,先放一边……
0 有用 Inaho 2016-11-15 15:02:09
另一本神书。我谢谢澜瑞外文全家了!
0 有用 天池一苇 2021-04-07 21:57:19
补记。本书的核心内容实际上在于对各种问题的变分表示,图模型和指数函数族是一个具体的呈现方式,应该说本书提供了不少新的视角。配分函数的偏导数与相应的充分统计量的期望之间存在紧密的联系(如何估计配分函数,也是一个研究方向,如AIS方法),而在图模型这块,个人对于诸多message-passing的方法依旧极不感冒。在进行推断时,相比于高维情况下低效且不易判定是否已收敛的MCMC,个人更加偏爱VI(即使... 补记。本书的核心内容实际上在于对各种问题的变分表示,图模型和指数函数族是一个具体的呈现方式,应该说本书提供了不少新的视角。配分函数的偏导数与相应的充分统计量的期望之间存在紧密的联系(如何估计配分函数,也是一个研究方向,如AIS方法),而在图模型这块,个人对于诸多message-passing的方法依旧极不感冒。在进行推断时,相比于高维情况下低效且不易判定是否已收敛的MCMC,个人更加偏爱VI(即使可能会损失一些精度),这里就引出如何构建合适的优化目标(经典的有ELBO,mean-field等),或者说如何去进行一些放松。举例而言,如果EM方法失效,即充分统计量无法精确求解,那么就可以尝试变分EM。当然,与数学物理中的变分法相比,这里的变分意味显得没那么浓了,如果再掺入神经网络,味道就更淡了。 (展开)
0 有用 zhangtemplar 2021-04-06 14:29:12
其实读的是graphic model那本书,但是一直没有正式出版?
1 有用 C.R. 楞严经 2019-06-15 14:38:49
Graphical Models必读物吧
0 有用 小灰 2018-04-21 10:06:30
书的notation有点复杂。。。不过和bubeck的书比。。。还是好多了
0 有用 find_my_way 2017-07-22 15:15:19
看不太懂,先放一边……