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許多統計和機器學習的方法正在被定義。這些方法用于從系統的感知數據創建模型，幫助科學家生成或改進當前的模型。機器學習在科學領域得到了廣泛的研究，特別是在生物信息學、經濟學、社會科學、生態學和氣候科學等領域，但從數據中學習需要在復雜的情況下進行更多的研究。要為機器學習算法提供有意義的知識，就必須采用能夠捕獲結構和過程屬性的高級知識表示方法。它對理解困難的科學問題有重大影響。

這本《知識表示和機器學習的預測和分析》展示了各種知識表示和機器學習方法和體系結構，將在研究領域活躍。這些方法被回顧與現實生活的例子，從廣泛的研究主題。本書的網站提供了許多在機器學習知識表示中實現的技術和算法的理解。

特點:

檢查所需知識表示的表示充分性 掌握知識表示的推理充分性，以便從原始信息中產生新的知識 運用自動方法獲取新知識，提高推理和獲取效率 使用最新的技術，涵蓋知識表示和機器學習方面的主要挑戰、關注和突破 描述知識表示的思想和相關技術，以及它們的應用，以幫助人類變得更好、更智能 這本書作為研究人員和實踐者誰是在信息技術和計算機科學領域的知識表示和機器學習的基本和先進的概念的研究人員和實踐者的參考書。如今，開發自適應的、文件的、可擴展的和可靠的應用，以及為日常問題設計解決方案已經變得非常重要。這本書將有助于行業人士，也將幫助初學者和高級用戶學習最新的東西，其中包括基本和先進的概念。

最近在提升推理領域的進展，它利用了關系概率模型固有的結構。

統計關系人工智能(StaRAI)研究了不確定性條件下的推理與個體推理和關系推理的集成。使用的表示通常被稱為關系概率模型。提升推理是關于如何利用關系概率模型中固有的結構，無論是通過它們的表達方式，還是通過從觀察中提取結構。這本書涵蓋了提升推理領域最近的重大進展，提供了一個統一的介紹，這是一個非常活躍的領域。

在提供了有關概率圖模型、關系概率模型和學習這些模型的必要背景之后，本書轉向提升推理，首先涵蓋精確推理，然后是近似推理。此外，這本書考慮了可提升性的理論和在關系領域的行動，這允許在關系領域的學習和推理的聯系。

圖論因其在計算機科學、通信網絡和組合優化方面的應用而成為一門重要的學科。它與其他數學領域的互動也越來越多。雖然這本書可以很好地作為圖表理論中許多最重要的主題的參考，但它甚至正好滿足了成為一本有效的教科書的期望。主要關注的是服務于計算機科學、應用數學和運籌學專業的學生，確保滿足他們對算法的需求。在材料的選擇和介紹方面，已試圖在基本的基礎上容納基本概念，以便對那些剛進入這一領域的人提供指導。此外，由于它既強調定理的證明，也強調應用，所以應該先吸收主題，然后對主題的深度和方法有一個印象。本書是一篇關于圖論的綜合性文章，主題是有組織的、系統的。這本書在理論和應用之間取得了平衡。這本書以這樣一種方式組織，主題出現在完美的順序，以便于學生充分理解主題。這些理論已經用簡單明了的數學語言進行了描述。這本書各方面都很完整。它將為主題提供一個完美的開端，對主題的完美理解，以及正確的解決方案的呈現。本書的基本特點是，概念已經用簡單的術語提出，并詳細解釋了解決過程。

這本書有10章。每一章由緊湊但徹底的理論、原則和方法的基本討論組成，然后通過示例進行應用。本書所介紹的所有理論和算法都通過大量的算例加以說明。這本書在理論和應用之間取得了平衡。第一章介紹圖。第一章描述了同構、完全圖、二部圖和正則圖的基本和初等定義。第二章介紹了不同類型的子圖和超圖。本章包括圖形運算。第二章還介紹了步行、小徑、路徑、循環和連通或不連通圖的基本定義。第三章詳細討論了歐拉圖和哈密頓圖。第四章討論樹、二叉樹和生成樹。本章深入探討了基本電路和基本割集的討論。第五章涉及提出各種重要的算法，在數學和計算機科學中是有用的。第六章的數學前提包括線性代數的第一個基礎。矩陣關聯、鄰接和電路在應用科學和工程中有著廣泛的應用。第七章對于討論割集、割頂點和圖的連通性特別重要。第八章介紹了圖的著色及其相關定理。第九章著重介紹了平面圖的基本思想和有關定理。最后，第十章給出了網絡流的基本定義和定理。

這新版本的教科書/參考提供了從工程的角度對概率圖模型(PGMs)的介紹。它提供了關于馬爾科夫決策過程、圖模型和深度學習的新材料，以及更多的練習。

這本書涵蓋了PGM的每個主要類的基礎知識，包括表示、推理和學習原理，并回顧了每種類型的模型的實際應用。這些應用來自廣泛的學科，突出了貝葉斯分類器、隱藏馬爾可夫模型、貝葉斯網絡、動態和時間貝葉斯網絡、馬爾可夫隨機場、影響圖和馬爾可夫決策過程的許多使用。

概率圖模型(PGMs)及其在不確定性下進行智能推理的應用出現于20世紀80年代的統計和人工智能推理領域。人工智能的不確定性(UAI)會議成為這一蓬勃發展的研究領域的首要論壇。20歲的時候，我在圣何塞的UAI-92大學第一次見到了恩里克·蘇卡——我們都是研究生——在那里，他展示了他關于高層次視覺推理的關系和時間模型的研究成果。在過去的25年里，Enrique對我們的領域做出了令人印象深刻的研究貢獻，從客觀概率的基礎工作，到開發時態和事件貝葉斯網絡等高級形式的PGMS，再到PGMS的學習，例如，他的最新研究成果是用于多維分類的貝葉斯鏈分類器。

概率圖模型作為一種強大而成熟的不確定性推理技術已被廣泛接受。與早期專家系統中采用的一些特殊方法不同，PGM基于圖和概率論的強大數學基礎。它們可用于廣泛的推理任務，包括預測、監測、診斷、風險評估和決策。在開源軟件和商業軟件中有許多有效的推理和學習算法。此外，它們的力量和功效已通過其成功應用于大量現實世界的問題領域而得到證明。Enrique Sucar是PGM作為實用和有用技術建立的主要貢獻者，他的工作跨越了廣泛的應用領域。這些領域包括醫學、康復和護理、機器人和視覺、教育、可靠性分析以及從石油生產到發電廠的工業應用。

這本書目前作為補充為STAT 432的統計學習的介紹-在伊利諾伊大學厄巴納-香檳的統計學習的基礎。

本文最初的重點是擴展ISL對使用R進行統計學習的介紹，主要是通過添加和修改現有代碼。這一文本目前正變得更加獨立。為什么?考慮到作者認為ISL是目前最好的本科教材之一，并且是STAT 432創建的驅動力之一，這是一個非常好的問題。然而，課程一旦創建，對內容的精確控制就變得非常有用。這篇課文的主要重點是滿足學生在那門課上的需要。其中一些需要包括:

• 附加的R代碼示例和解釋
• 仿真研究
• 數學的嚴密性，符合讀者的背景
• 與課程整體結構相匹配的書本結構

換句話說，本文試圖復制統計學習介紹的最佳部分，統計學習的元素，和應用預測建模，這是最需要的一組學生。

• 1. 預先條件
• 2. (監督學習)回歸
• 3. 監督學習分類
• 4. 無監督學習
• 5. (統計學習)實踐
• 6. (統計學習)現代
• 7. 附錄

前言 在這本書中，我們從圖形模型的基礎知識、它們的類型、為什么使用它們以及它們解決了什么類型的問題開始。然后我們在圖形模型的上下文中探索子問題，例如它們的表示、構建它們、學習它們的結構和參數，以及使用它們回答我們的推理查詢。

這本書試圖提供足夠的理論信息，然后使用代碼示例窺視幕后，以了解一些算法是如何實現的。代碼示例還提供了一個方便的模板，用于構建圖形模型和回答概率查詢。在文獻中描述的許多種類的圖形模型中，這本書主要關注離散貝葉斯網絡，偶爾也有來自馬爾科夫網絡的例子。

內容概述

• 第一章：概率論，涵蓋了理解圖形模型所需的概率論的概念。

• 第2章：有向圖形模型，提供了關于貝葉斯網絡的信息，他們的屬性相關的獨立性，條件獨立性，和D分離。本章使用代碼片段加載貝葉斯網絡并理解其獨立性。

• 第三章：無向圖模型，介紹了馬爾可夫網絡的性質，馬爾可夫網絡與貝葉斯網絡的區別，以及馬爾可夫網絡的獨立性。

• 第四章：結構學習，涵蓋了使用數據集來推斷貝葉斯網絡結構的多種方法。我們還學習了結構學習的計算復雜性，并在本章使用代碼片段來學習抽樣數據集中給出的結構。

• 第5章：參數學習，介紹了參數學習的最大似然法和貝葉斯方法。

• 第6章：使用圖形模型的精確推理，解釋了精確推理的變量消除算法，并探索了使用相同算法回答我們的推理查詢的代碼片段。

• 第7章：近似推理方法，探討了網絡太大而無法進行精確推理的近似推理。我們還將通過在馬爾科夫網絡上使用循環信念傳播運行近似推論的代碼樣本。

目錄

作為布爾邏輯的替代

雖然邏輯是理性推理的數學基礎和計算的基本原理，但它僅限于信息既完整又確定的問題。然而，許多現實世界的問題，從金融投資到電子郵件過濾，本質上是不完整或不確定的。概率論和貝葉斯計算共同提供了一個處理不完整和不確定數據的框架。

不完全和不確定數據的決策工具和方法

貝葉斯編程強調概率是布爾邏輯的替代選擇，它涵蓋了為真實世界的應用程序構建概率程序的新方法。本書由設計并實現了一個高效概率推理引擎來解釋貝葉斯程序的團隊編寫，書中提供了許多Python示例，這些示例也可以在一個補充網站上找到，該網站還提供了一個解釋器，允許讀者試驗這種新的編程方法。

原則和建模

只需要一個基本的數學基礎，本書的前兩部分提出了一種新的方法來建立主觀概率模型。作者介紹了貝葉斯編程的原理，并討論了概率建模的良好實踐。大量簡單的例子突出了貝葉斯建模在不同領域的應用。

形式主義和算法

第三部分綜合了已有的貝葉斯推理算法的工作，因為需要一個高效的貝葉斯推理引擎來自動化貝葉斯程序中的概率演算。對于想要了解貝葉斯編程的形式主義、主要的概率模型、貝葉斯推理的通用算法和學習問題的讀者，本文提供了許多參考書目。

常見問題

第四部分連同詞匯表包含了常見問題的答案。作者比較了貝葉斯規劃和可能性理論，討論了貝葉斯推理的計算復雜性，討論了不完全性的不可約性，討論了概率的主觀主義和客觀主義認識論。

貝葉斯計算機的第一步

創建一個完整的貝葉斯計算框架需要新的建模方法、新的推理算法、新的編程語言和新的硬件。本書著重于方法論和算法，描述了實現這一目標的第一步。它鼓勵讀者探索新興領域，例如仿生計算，并開發新的編程語言和硬件架構。

概率圖模型是機器學習中的一種技術，它使用圖論的概念來簡明地表示和最佳地預測數據問題中的值。

圖模型為我們提供了在數據中發現復雜模式的技術，廣泛應用于語音識別、信息提取、圖像分割和基因調控網絡建模等領域。

這本書從概率論和圖論的基礎開始，然后繼續討論各種模型和推理算法。所有不同類型的模型都將與代碼示例一起討論，以創建和修改它們，并在它們上運行不同的推理算法。有一整章是關于樸素貝葉斯模型和隱馬爾可夫模型的。這些模型已經通過實際例子進行了詳細的討論。

你會學到什么

• 掌握概率論和圖論的基本知識
• 使用馬爾可夫網絡
• 實現貝葉斯網絡
• 圖模型中的精確推理技術，如變量消除算法
• 了解圖模型中的近似推理技術，如消息傳遞算法

圖模型中的示例算法 通過真實的例子來掌握樸素貝葉斯的細節 使用Python中的各種庫部署PGMs 獲得隱馬爾可夫模型的工作細節與現實世界的例子

詳細 概率圖模型是機器學習中的一種技術，它使用圖論的概念來簡潔地表示和最佳地預測數據問題中的值。在現實問題中，往往很難選擇合適的圖模型和合適的推理算法，這對計算時間和精度有很大的影響。因此，了解這些算法的工作細節是至關重要的。

這本書從概率論和圖論的基礎開始，然后繼續討論各種模型和推理算法。所有不同類型的模型都將與代碼示例一起討論，以創建和修改它們，并在它們上運行不同的推理算法。有一個完整的章節專門討論最廣泛使用的網絡樸素貝葉斯模型和隱馬爾可夫模型(HMMs)。這些模型已經通過實際例子進行了詳細的討論。

風格和方法 一個易于遵循的指南，幫助您理解概率圖模型使用簡單的例子和大量的代碼例子，重點放在更廣泛使用的模型。

主題： Tractable Probabilistic Models: Representations, Algorithms, Learning, and Applications

摘要： 在本教程中，我們將提供一個豐富的TPM文獻的額外說明，從有關混合和樹模型的開創性工作開始，到最新的表示，如概率電路。在這樣做的同時，我們將強調概率推理和學習中難處理性的來源，回顧不同可處理表示所采用的解決方案來克服它們，并討論它們是如何權衡以保證可處理性的。此外，我們將放大當前最先進的胎壓監測系統，分離并理解填充這一領域的模型（ACs、CNs、DNNFs、d-DNNFs、OBDDs、PSDDs、SDD、SPN等）的“字母湯”。我們將展示如何在一個統一的框架下將這些模型表示為概率電路，討論哪些結構屬性描述了每個模型類并實現了不同類型的可跟蹤性。我們將討論主要的算法范例，從數據中自動學習TPMs的結構和參數。最后，我們將展示幾個成功的應用場景，其中TPMs被用作替代或與難處理模型結合使用，包括圖像分類、完成和生成、場景理解、活動識別、語言和語音建模、生物信息學、協作過濾、驗證和診斷。

邀請嘉賓：

Guy Van den Broeck，是加州大學洛杉磯分校計算機科學系的助理教授和Samueli研究員，負責指導統計和關系人工智能（StarAI）實驗室。他的研究興趣是機器學習（統計關系學習、可處理學習、概率編程），知識表示和推理（概率圖形模型、提升概率推理、知識匯編、概率數據庫）和一般人工智能。蓋伊的作品獲得了UAI、ILP和KR等主要人工智能領域的最佳論文獎，并在AAAI獲得杰出論文榮譽獎。

Nicola Di Mauro，他自2005年起擔任巴里奧爾多莫羅大學計算機科學系助理教授，是拉康實驗室機器學習小組的成員。2005年，他在巴里-奧爾多-莫羅大學獲得博士學位。他的主要研究方向是統計關系學習、概率深度學習和機器學習及其應用。

Antonio Vergari，他目前是加州大學洛杉磯分校（UCLA）StarAI實驗室的博士后研究員，致力于整合可處理的概率推理和深度表示。此前，他是德國圖賓根馬克斯普朗克智能系統研究所的博士后，在那里，他致力于通過可處理的概率模型實現機器學習和數據科學的自動化。

機器人和自主系統在現代經濟中扮演著重要的角色。定制機器人顯著提高了生產率、操作安全性和產品質量。然而，人們通常通過編程操作這些機器人來完成較小的領域的特定任務，而無法快速適應新任務和新情況。廉價、輕便和靈活的機器人硬件的出現為將機器人的自主能力提升到前所未有的水平提供了機會。新的機器人硬件在日常環境中的一個主要挑戰是處理現實世界的持續變化性和不確定性。為了應對這一挑戰，我們必須解決感知和行動之間的協同作用:一方面，機器人的感知自適應地指導其行動，另一方面，它的行動產生了新的感知信息，用于決策。我認為，實現通用機器人自治的關鍵一步是將感知和動作緊密地結合起來。

新興的人工智能計算工具已經證明了成功的希望，并構成了在非結構化環境中增強機器人感知和控制的理想候選。機器人的實體本質迫使我們超越現有的從無實體數據集學習的范式，并激勵我們開發考慮物理硬件和動態復雜系統的新算法。

本論文的研究工作是建立可通用的機器人感知和控制的方法和機制。我們的工作表明，感知和行動的緊密耦合，有助于機器人通過感官與非結構化的世界進行交互，靈活地執行各種任務，并適應地學習新任務。我們的研究結果表明，從低級的運動技能到高級的任務理解三個抽象層次上解剖感知-動作循環，可以有效地促進機器人行為的魯棒性和泛化。我們規劃的研究工作是處理日益復雜的任務，展現出我們朝著圣杯目標的路線圖:在現實世界中構建長期的、通用的機器人自治。