確率的グラフィカルモデルの教科書

Kollerの「確率的グラフィカルモデル」は教科書として適していますか？あるいは、修士課程の教科書としてもっとお勧めの本はありますか？

免責事項：quora.comからクロス投稿しましたが、回答がありませんでした。

はい、それはそのように書かれており、ここで回答を要求できるサンプルの質問が含まれています

また、無料でダウンロードできるChris Bishopによるパターン認識と機械学習、David MacKayによる情報理論、推論および学習アルゴリズムもご覧になることをお勧めします。これらの両方は、グラフィカルモデルのいくつかの側面をカバーするだけでなく、確率論的方法への一般的な洞察を提供します。

Koller＆Friedmanの最初の数章を少し読んでいる間に、紹介文としてそれで満足できませんでした。いくつかの場面で、本はやる気を起こさせる例を与えますが、例は章の後半の背景資料なしでは理解できません。この種類の説明は、例に関連する今後の資料が明確に示されている場合にのみ機能します。そうでなければ、例は単に理解できない魔法です。

とは言っても、それは大変なことであり、おそらく開業医にとって優れたリファレンスです。

学生はナポリの「ベイジアンネットワークを学ぶ」でより良い運を得るかもしれません。

私は、 Steffen L. Lauritzen による本「Graphical Models」と、オックスフォードでの彼の講演を好むでしょう。