概率圖模型：原理與技術

概率圖模型將概率論與圖論相結合，是當前非常熱門的一個機器學習研究方向。本書詳細論述了有向圖模型（又稱貝葉斯網(wǎng)）和無向圖模型（又稱馬爾可夫網(wǎng)）的表示、推理和學習問題，全面總結了人工智能這一前沿研究領域的最新進展。為了便于讀者理解，書中包含了大量的定義、定理、證明、算法及其偽代碼，穿插了大量的輔助材料，如示例（examples）、技巧專欄（skill boxes）、實例專欄（case study boxes）、概念專欄（concept boxes）等。另外，在第 2章介紹了概率論和圖論的核心知識，在附錄中介紹了信息論、算法復雜性、組合優(yōu)化等補充材料，為學習和運用概率圖模型提供了完備的基礎。

本書可作為高等學校和科研單位從事人工智能、機器學習、模式識別、信號處理等方向的學生、教師和研究人員的教材和參考書。

== 序 言 ==

很高興能夠看到我們所著的《概率...

概率圖模型將概率論與圖論相結合，是當前非常熱門的一個機器學習研究方向。本書詳細論述了有向圖模型（又稱貝葉斯網(wǎng)）和無向圖模型（又稱馬爾可夫網(wǎng)）的表示、推理和學習問題，全面總結了人工智能這一前沿研究領域的最新進展。為了便于讀者理解，書中包含了大量的定義、定理、證明、算法及其偽代碼，穿插了大量的輔助材料，如示例（examples）、技巧專欄（skill boxes）、實例專欄（case study boxes）、概念專欄（concept boxes）等。另外，在第 2章介紹了概率論和圖論的核心知識，在附錄中介紹了信息論、算法復雜性、組合優(yōu)化等補充材料，為學習和運用概率圖模型提供了完備的基礎。

本書可作為高等學校和科研單位從事人工智能、機器學習、模式識別、信號處理等方向的學生、教師和研究人員的教材和參考書。

== 序 言 ==

很高興能夠看到我們所著的《概率圖模型》一書被翻譯為中文出版。我們了解到這本書涵蓋的課題已在中國引起了巨大的興趣。已有眾多中國讀者寫信向我們解釋這本書對于他們的學習的重要性，并希望獲得更易理解的版本。隨著眾多來自中國研究機構或國外研究機構的中國學者署名或共同署名的文章的發(fā)表，中國研究者已在概率圖領域中扮演了非常重要的角色。這些文章對于概率圖模型領域的發(fā)展起到了非常重要的作用。我們相信《概率圖模型》中文版的出版將幫助許多中國讀者學習并掌握這一重要課題的基礎。同時，這也將進一步提高中國學者應用概率圖模型思想的能力，并為這一領域的發(fā)展做出貢獻。

本書的翻譯工作由王飛躍研究員主導，并得到了王玨研究員及其眾多助手和合作者的支持。這是一份歷時 5年、具有里程碑意義的努力，我深深地感謝該團隊所有為本書翻譯做出貢獻的人員。我尤其希望借此機會感謝王玨研究員——一位中國機器學習領域的開拓者。王玨研究員是此項翻譯工作的十分重要的推動者。沒有他的支持，沒有他的眾多杰出的機器學習領域的學生的幫助，可能這項工作到現(xiàn)在還沒有結果。很遺憾王玨研究員于 2014年 12月死于癌癥，終年 66歲，已不能看到他努力的結果。然而，他的思想活在他的學生們的工作中，與本書的出版同在。

Daphne Koller

（復雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室王曉翻譯）