【圖靈獎得主Judea Pearl推薦新書】圖模型(Graphical Models), 571頁pdf，帶你學習GM和因果推斷

• 2019 年 10 月 8 日
• 筆記

【導讀】圖靈獎獲得者Judea Pearl在Twitter推薦了一本新書《圖模型手冊》，他認為，這本書很好地刻寫了圖模型領域自20世紀80年代成立以來是如何發展的。由頂級統計學家編寫，它可以作為傳統統計學家很好的一個介紹因果模型的材料。

這本書總共546頁pdf，由蘇黎世聯邦理工學院、華盛頓大學、加州伯克利分校、哥本哈根大學四位教授主編，以及有30多位統計學家合作編著完成。

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

圖模型手冊

前言：

圖模型是與圖相關聯的統計模型。圖中的節點對應感興趣的隨機變數，並且邊緣編碼變數之間允許的條件依賴關係。基於圖模型的因數分解特性使多元分布的計算更加方便，使模型在大量應用中成為一個有價值的工具。此外，有向圖模型承認直觀的因果解釋，並已成為因果推理的基石。

雖然有許多關於圖模型的優秀書籍，但是這個領域已經發展得如此之多，以至於個別作者幾乎無法涵蓋它的全部範圍。此外，這一領域的性質是跨學科的，有許多學科的重要貢獻，包括統計學、電腦科學、電子工程、生物學、數學和哲學。

通過從這些不同領域的前沿研究人員的章節，這本手冊提供了一個廣泛的和可訪問的技術狀態概述。

全書共有二十一章，分為五個部分:

一、條件獨立性與馬爾可夫性質

二、用因子分布計算

三、統計推斷

四、因果推論

五、應用

第一部分回顧了圖模型的基礎。它討論了圖如何編碼隨機變數之間的條件獨立性，或者等價地，變數聯合分布的因式分解。第二部分的主題是如何基於給定圖模型的聯合分布執行有效的計算，特別是通過利用相關的因子分解屬性。在第三部分，本書的重點轉移到統計推斷的問題，如從現有的數據學習圖表和估計相關參數。第四部分是有向無環圖的因果解釋。相應的章節回顧了因果推理的圖形化方法的基本概念，並討論了統計方面的問題，如學習a方向數據的非循環圖。最後，第五部分介紹了圖模型在法醫學和生物學中的應用。

第一部分是本書的基礎。其餘部分II到V可以獨立閱讀，而章節之間的交叉引用突出了連接。本章的主題範圍從解釋基本概念的水平，這是適合新人的描述最近的發展或原始研究。因此，本書面向廣泛的讀者，包括統計學、數學和電腦科學的研究生、應用研究中圖形模型的用戶，以及圖形模型方面的專家。最重要的是，我們希望這本書將在這個令人興奮的領域引發進一步的研究。

我們衷心感謝所有作者的寶貴貢獻，感謝Rob Calver和Lara Spieker對我們的幫助和指導的過程。

Marloes Maathuis

ETH Zurich

Mathias Drton

University of Washington

Steven Lauritzen

University of Copenhagen

Martin Wainwright

University of California, Berkeley

圖書目錄：

引用參考：

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.