红色石头相信任何一个搞机器学习、深度学习的人都应该听说过一本经典教材:《Pattern Recognition and Machine Learning》,中文译名《模式识别与机器学习》,简称 PRML。出自微软剑桥研究院实验室主任 Christopher Bishop 大神之手。对,就是豆瓣评分 9.5 的这本书。
毫不夸张地说,PRML 当之无愧算得上是 AI 领域的圣经了。PRML 涵盖面广,语言通俗,例子和习题更加详细,附带更多基础性的讲解和指引,难度梯度设置更为合理,是其深受广大中老年 PHD 朋友喜爱的原因。
许多领域的学生和研究者都可以用到它,包括机器学习,统计学,计算机科学,信号处理,计算机视觉,数据挖掘和生物信息学等。
PRML 内容十分丰富,共有 14 章的内容,每一章都是干货满满。整体目录如下:
- 第一章 介绍
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第二章 概率分布
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第三章 线性回归模型
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第四章 线性分类模型
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第五章 神经网络
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第六章 内核方法
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第七章 稀疏内核机器
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第八章 图形模型
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第九章 混合模型和EM
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第十章 近似推断
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第十一章 采样方法
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第十二章 连续潜在变量
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第十三章 顺序数据
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第十四章 组合模型
这本书虽然很经典很干货,但是书籍总页数达 700 多页,而且全书都是英文。红色石头相信很多人在啃这本书的时候有遇到了很多困难!重点来了!就在刚刚,PRML 被微软“开源”了。
这本书的官网为:
https://www.microsoft.com/en-us/research/people/cmbishop/#!prml-book
全书完整的 pdf 下载地址为:
该书完整的代码官方发出了 Matlab 版本,地址如下:
当然 ctgk 也在 GitHub 上发布了更常用的 Python 版本,已经超过 2k 星标了。地址如下:
遗憾只有英文版?担心没有习题解析?想要读书笔记?都准备好了!红色石头也从热心的网友那里收集了 PRML 完整资源,包括书籍 pdf、习题、笔记、勘误表,更重要的是中文翻译 pdf!如下所示:
感谢这些网友的热心整理与总结!
这些资料已经打包好了,获取方式很简单,直接在公众号:AI有道(ID:redstonewill)后台回复:【PRML】即可!
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