Хорошие ресурсы для изучения Вероятностные графические модели

Question

Недавно я начал принимать вероятностные графические модели на coursera, а через 2 недели после запуска я начинаю верить, что я не настолько хорош в вероятности, и в результате этого я даже не могу следовать первая тема (Bayesian Network). При этом я хочу приложить усилия, чтобы изучить этот курс, поэтому вы можете предложить мне другие ресурсы для PGM или для вероятности, которые могут быть полезны для понимания этого курса.

Answer 1

Вы можете попробовать прочитать книгу Перл в 1988 году Вероятностное рассуждение в интеллектуальных системах, что дает много фона и понимания байесовского способа видеть вещи. Что касается теории вероятностей, вам не нужна такая теория наряду с тремя основными законами вероятности и определением условных вероятностей, которые как простые, так и обычно преподаваемые в школе.

Эта книга очень влиятельна на то, как ИИ развивается за последние 20 лет. В этом году автор получил премию Тьюринга.

---

Также есть довольно новая книга Koller и Фридмана: вероятностные графические модели (2009). Вы уже должны знать об этом, так как курс, вероятно, принадлежит Дафне Коллер. Эта книга включает в себя много более свежих результатов и более подробно описывает более подробно. Это может быть очень требовательным по частям. Вероятно, он также делится примерами с курсом.

Answer 2

PGM немного продвинуты, если у вас нет хорошего понимания теории вероятностей. Более вводный класс Statistics 1, может быть, лучше начать там.