1、概率机器学习：从基础到应用的全面指南

概率机器学习：从基础到应用的全面指南

1. 数据时代与机器学习的崛起

在当今时代，我们被海量的数据所包围。这些数据来源广泛，涵盖了科学领域（如生物信息学、天文学、物理学、环境监测）和商业领域（如客户数据库、金融交易、发动机监测、语音识别、监控、搜索）。如何处理这些数据并从中提取有价值的信息，成为了一项至关重要且日益重要的技能。

社会期望计算机能够以自然的方式与人类交互，理解人类的语言并感知周围的视觉世界。同时，控制复杂系统（如机器人和自主导航）也需要深入理解其背后的运行机制。因此，处理和理解复杂系统中的大量数据是现代社会面临的紧迫问题，并且在可预见的未来仍将如此。

机器学习作为一门研究数据驱动方法的学科，旨在模拟、理解和辅助人类及生物的信息处理任务。在这个过程中，涉及到数据压缩、解释和处理等诸多问题。概率理论在机器学习中起着关键作用，因为有限的数据和对问题的不完全理解使得我们必须面对不确定性。机器学习与人工智能密切相关，但更强调利用数据来驱动和调整模型。

2. 图形模型：机器学习的统一框架

早期，机器学习及相关领域的研究相对分散，不同研究社区发现了相似的技术。而图形模型作为图论和概率理论的结合，为机器学习提供了一个统一的处理方法，促进了机器学习概念在不同数学和计算科学分支之间的转移。

2.1 适合人群

本书适合具有一定本科微积分和线性代数基础的学生。无需正式的计算机科学或统计学背景，但对概率、微积分和线性代数有基本了解会更有帮助。它面向计算机科学、工程、应用统计、物理和生物信息学等多个领域的学生，旨在帮助他们进入机器学习的概率方法领域。

2.2 教学方法

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