Mastering Probabilistic Graphical Models using Python
📚 چرا کتاب فیزیکی بخریم؟
  • ✅ کیفیت چاپ عالی و کاغذ مرغوب
  • ✅ راحتی مطالعه بدون نیاز به دستگاه
  • ✅ امکان یادداشت‌برداری و هایلایت
  • ✅ تحویل سریع در سراسر کشور
⏰ پیشنهاد ویژه!

تا پایان امروز 15% تخفیف برای خرید این کتاب

کد تخفیف: SPECIAL15
قیمت نهایی کتاب

311,900 تومان

شامل چاپ و صحافی

لذت ورق زدن یک کتاب واقعی

  • سال انتشار: 2015
  • صفحات: 284
  • اندازه فایل: 3 MB
  • زبان‌: English
  • انتشارات: Packt Publishing
  • تعداد مشاهده: 278
  • امتیاز کاربران: 4.3
  • شابک/ISBN: 1784394688
    9781784394684

کلمات کلیدی:

Learning with M
Learning with M

اینجا جایی هست که من تلاش می کنم موضوعاتی که برای یک مهندس نرم افزار مهم و لازمه رو بازگو کنم.

مشاهده بیشتر

Mastering Probabilistic Graphical Models using Python

4.3

بر اساس نظر کاربران

Beginner توسعه‌ی نرم‌افزار English
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدین

کتاب های مرتبط:

معرفی جامع کتاب "Mastering Probabilistic Graphical Models using Python"

کتاب Mastering Probabilistic Graphical Models using Python یکی از منابع ارزشمند و کاربردی در حوزه مدل‌های گرافیکی احتمالی است که توسط نویسندگان برجسته‌ای، انکور آنکان و آبیناش پاندا، نوشته شده است. این اثر به علاقه‌مندان یادگیری ماشین و دانشمندانی که در زمینه داده‌های پیچیده و مدل‌سازی آماری فعالیت می‌کنند، ابزاری منحصربه‌فرد ارائه می‌دهد که مفاهیم پیشرفته را به صورت عملی با استفاده از Python آموزش می‌دهد.

خلاصه‌ای از کتاب

این کتاب با هدف آموزش جامع مدل‌های گرافیکی احتمالی نوشته شده است تا به خوانندگان کمک کند درک عمیقی از مفاهیم و ساختارهای مرتبط با این مدل‌ها پیدا کنند. مدل‌های گرافیکی احتمالی (Probabilistic Graphical Models یا PGM) ابزاری قدرتمند برای مدل‌سازی پیچیدگی‌های دنیای واقعی به وسیله تنظیم ارتباطات میان متغیرها هستند.

کتاب شامل موضوعات کلیدی همچون معرفی انواع مدل‌های گرافیکی مانند Bayesian Networks و Markov Networks، الگوریتم‌های استنتاج و یادگیری، و همچنین نحوه پیاده‌سازی عملی این مدل‌ها در Python با استفاده از کتابخانه‌هایی نظیر PyMC، pgmpy و سایر ابزارهای مرتبط است.

خوانندگان در طول مطالعه این کتاب نه تنها مفاهیم پایه‌ای را فرا می‌گیرند، بلکه به مهارت‌های پیشرفته‌ای برای دستیابی به حل مسائل واقعی و کاربردی در زمینه‌هایی چون تشخیص الگو، پیش‌بینی، تجزیه و تحلیل داده‌ها، و تصمیم‌گیری دست می‌یابند. تمرکز این کتاب بر روی ترکیب تئوری با کدنویسی عملی، جذابیت خاصی برای علاقه‌مندان به کاربرد علم داده به همراه دارد.

نکات کلیدی

  • آشنایی کامل با مفاهیم مدل‌های گرافیکی احتمالی و ساختار آن‌ها.
  • پیاده‌سازی عملی مدل‌های گرافیکی در محیط Python.
  • آشنایی با الگوریتم‌های پیشرفته استنتاج مانند Belief Propagation و Expectation Maximization.
  • کاربرد مدل‌های گرافیکی در حوزه‌های مختلف همچون تصویربرداری پزشکی، پردازش زبان طبیعی، و سیستم‌های توصیه‌گر.
  • مهارت در استفاده از کتابخانه‌های پیشرفته Python برای مدل‌سازی احتمالی.

نقل‌قول‌های مشهور از کتاب

"Probabilistic Graphical Models bridge the gap between statistical rigor and real-world application, offering a powerful tool for data-driven problem solving."

نویسندگان، Mastering Probabilistic Graphical Models using Python

"In a world where uncertainty governs, mastering Probabilistic Graphical Models equips us to make informed decisions through structured reasoning."

نویسندگان، Mastering Probabilistic Graphical Models using Python

چرا این کتاب مهم است

کتاب Mastering Probabilistic Graphical Models using Python یکی از معدود منابعی است که همزمان به آموزش تئوری و عملی مدل‌های گرافیکی احتمالی پرداخته است. اهمیت این کتاب تنها به جنبه علمی و آموزشی محدود نمی‌شود، بلکه به استفاده عملی از مفاهیم در پروژه‌های واقعی توجه ویژه‌ای دارد.

این اثر برای دانشجویان، پژوهشگران، و متخصصانی که به دنبال درک و پیاده‌سازی مدل‌های گرافیکی هستند، فرصتی بی‌نظیر ارائه می‌کند تا از پایه تا سطح پیشرفته در این حوزه تسلط پیدا کنند. همچنین، کتاب به دلیل پوشش گسترده الگوریتم‌ها و روش‌ها، برای کسانی که محقق داده هستند یا در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی فعالیت می‌کنند، ضروری است.

با بهره‌گیری از این منبع، خوانندگان قادر خواهند بود مهارت‌های خود را در زمینه مدل‌سازی پیشرفته و کاری با داده‌های پیچیده تقویت کنند، و در نهایت تفاوت چشمگیری در کیفیت پژوهش‌ها و پروژه‌های خود مشاهده کنند.

با خواندن این کتاب، دروازه‌ای به دنیای پیچیدگی‌های احتمالی و کاربردهای عملی آن باز خواهد شد.

Master probabilistic graphical models by learning through real-world problems and illustrative code examples in Python About This BookGain in-depth knowledge of Probabilistic Graphical ModelsModel time-series problems using Dynamic Bayesian NetworksA practical guide to help you apply PGMs to real-world problemsWho This Book Is ForIf you are a researcher or a machine learning enthusiast, or are working in the data science field and have a basic idea of Bayesian learning or probabilistic graphical models, this book will help you to understand the details of graphical models and use them in your data science problems.What You Will LearnGet to know the basics of probability theory and graph theoryWork with Markov networksImplement Bayesian networksExact inference techniques in graphical models such as the variable elimination algorithmUnderstand approximate inference techniques in graphical models such as message passing algorithmsSampling algorithms in graphical modelsGrasp details of Naive Bayes with real-world examplesDeploy probabilistic graphical models using various libraries in PythonGain working details of Hidden Markov models with real-world examplesIn DetailProbabilistic graphical models is a technique in machine learning that uses the concepts of graph theory to concisely represent and optimally predict values in our data problems.Graphical models gives us techniques to find complex patterns in the data and are widely used in the field of speech recognition, information extraction, image segmentation, and modeling gene regulatory networks.This book starts with the basics of probability theory and graph theory, then goes on to discuss various models and inference algorithms. All the different types of models are discussed along with code examples to create and modify them, and also run different inference algorithms on them. There is an entire chapter that goes on to cover Naive Bayes model and Hidden Markov models. These models have been thoroughly discussed using real-world examples.

دانلود رایگان مستقیم

شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
ثبت نام /ورود

دسترسی به کتاب‌ها از طریق پلتفرم‌های قانونی و کتابخانه‌های عمومی نه تنها از حقوق نویسندگان و ناشران حمایت می‌کند، بلکه به پایداری فرهنگ کتابخوانی نیز کمک می‌رساند. پیش از دانلود، لحظه‌ای به بررسی این گزینه‌ها فکر کنید.

این کتاب رو در پلتفرم های دیگه ببینید

WorldCat به شما کمک میکنه تا کتاب ها رو در کتابخانه های سراسر دنیا پیدا کنید
امتیازها، نظرات تخصصی و صحبت ها درباره کتاب را در Goodreads ببینید
کتاب‌های کمیاب یا دست دوم را در AbeBooks پیدا کنید و بخرید

جستجوی فایل ها جستجوی کتاب در Goodreads جستجوی کتاب در AbeBooks

نویسندگان:

تصویر نویسنده
Abinash Panda

1278

بازدید

4.3

امتیاز

50

نظر

98%

رضایت

نظرات:

4.3

بر اساس 0 نظر کاربران

احمد محمدی

"کیفیت چاپ عالی بود، خیلی راضی‌ام"

⭐⭐⭐⭐⭐

Questions & Answers

Ask questions about this book or help others by answering

Please وارد شوید to ask a question

No questions yet. Be the first to ask!