【图灵奖得主Judea Pearl推荐新书】图模型(Graphical Models), 571页pdf，带你学习GM和因果推断- 专知

【图灵奖得主Judea Pearl推荐新书】图模型(Graphical Models), 571页pdf，带你学习GM和因果推断

【导读】图灵奖获得者Judea Pearl在Twitter推荐了一本新书《图模型手册》，他认为，这本书很好地刻写了图模型领域自20世纪80年代成立以来是如何发展的。由顶级统计学家编写，它可以作为传统统计学家很好的一个介绍因果模型的材料。

这本书总共546页pdf，由苏黎世联邦理工学院、华盛顿大学、加州伯克利分校、哥本哈根大学四位教授主编，以及有30多位统计学家合作编著完成。

https://stat.ethz.ch/~maathuis/papers/

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图模型手册

前言：

图模型是与图相关联的统计模型。图中的节点对应感兴趣的随机变量，并且边缘编码变量之间允许的条件依赖关系。基于图模型的因数分解特性使多元分布的计算更加方便，使模型在大量应用中成为一个有价值的工具。此外，有向图模型承认直观的因果解释，并已成为因果推理的基石。

虽然有许多关于图模型的优秀书籍，但是这个领域已经发展得如此之多，以至于个别作者几乎无法涵盖它的全部范围。此外，这一领域的性质是跨学科的，有许多学科的重要贡献，包括统计学、计算机科学、电子工程、生物学、数学和哲学。

通过从这些不同领域的前沿研究人员的章节，这本手册提供了一个广泛的和可访问的技术状态概述。

全书共有二十一章，分为五个部分:

一、条件独立性与马尔可夫性质

二、用因子分布计算

三、统计推断

四、因果推论

五、应用

第一部分回顾了图模型的基础。它讨论了图如何编码随机变量之间的条件独立性，或者等价地，变量联合分布的因式分解。第二部分的主题是如何基于给定图模型的联合分布执行有效的计算，特别是通过利用相关的因子分解属性。在第三部分，本书的重点转移到统计推断的问题，如从现有的数据学习图表和估计相关参数。第四部分是有向无环图的因果解释。相应的章节回顾了因果推理的图形化方法的基本概念，并讨论了统计方面的问题，如学习a方向数据的非循环图。最后，第五部分介绍了图模型在法医学和生物学中的应用。

第一部分是本书的基础。其余部分II到V可以独立阅读，而章节之间的交叉引用突出了连接。本章的主题范围从解释基本概念的水平，这是适合新人的描述最近的发展或原始研究。因此，本书面向广泛的读者，包括统计学、数学和计算机科学的研究生、应用研究中图形模型的用户，以及图形模型方面的专家。最重要的是，我们希望这本书将在这个令人兴奋的领域引发进一步的研究。

我们衷心感谢所有作者的宝贵贡献，感谢Rob Calver和Lara Spieker对我们的帮助和指导的过程。

Marloes Maathuis

ETH Zurich

Mathias Drton

University of Washington

Steven Lauritzen

University of Copenhagen

Martin Wainwright

University of California, Berkeley

图书目录：

引用参考：

M. Maathuis, M. Drton, S. Lauritzen and M. Wainwright (Eds) (2019). Handbook of Graphical Models. Chapman&Hall/CRC Handbooks of Modern Statistical Methods. CRC Press, Boca Raton, FL. ISBN: 978-1-4987-8862-5.

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