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机器学习经典教材PRML《模式识别与机器学习》官方开放免费下载丨资源
时间:2019-05-31 12:43

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机器学习经典教材PRML《模式识别与机器学习》官方开放免费下载丨资源

时间:11-27 00:00 阅读:4570次 转载来源:量子位

郭一璞 假装发自 Cambridge  量子位 报道 | 公众号 QbitAI

微软剑桥研究院实验室主任Christopher Bishop的经典著作《模式识别与机器学习》,Pattern Recognition and Machine Learning,简称PRML,昨天被微软“开源”了。

一经开放免费下载,微软剑桥研究院的推特就被转疯了,900+转发,1700+喜欢,评论区清一色的“楼主好人”,看得出非常受欢迎了。

数据科学家Bruce Grey Tedesco评价这本书“回答了机器学习、人工智能和深度学习之间的区别到底是什么,不仅仅提供了这个问题的答案,还能告诉你真正的问题再哪里”。

这本领先的教科书全面介绍了模式识别和机器学习领域。主要面向高年级本科生或一年级博士生,以及研究人员和从业人员。

在这本书之前,没有人去界定模式识别或机器学习概念。可以说,这是第一本机器学习教科书,包括对概率图形模型和确定性推理方法等近期发展的全面介绍,并强调现代贝叶斯视角。

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。

量子位给大家翻了一下目录,可以大致了解一下书中的具体内容详略分布:

第一章 介绍 第二章 概率分布 第三章 线性回归模型 第四章 线性分类模型 第五章 神经网络 第六章 内核方法:双重表征、构造内核、径向基函数网络、高斯过程 第七章 稀疏内核机器:最大边距分类器、相关向量机 第八章 图形模型:贝叶斯网络、条件独立、马尔科夫随机场、图形模型中的推理 第九章 混合模型和EM:K-means聚类、高斯混合、EM算法 第十章 近似推断 第十一章 采样方法 第十二章 连续潜在变量 第十三章 顺序数据 第十四章 组合模型

不过,这本书要读起来可能比较辛苦,一共有738页,包括431个分级练习。

好在,作者还提供了很多辅助学习资料,有给以这本书为教材的老师提供的PPT:

练习册:

还有可免费下载的EPS数据。

Christopher Bishop,微软剑桥研究院实验室主任,80年代的爱丁堡大学理论物理博士,曾任阿斯顿大学计算机科学教授,现在除了在微软剑桥研究院之外,同时还在爱丁堡大学、剑桥大学达尔文学院担任教职。

另外,Bishop教授还获得了Tam Dalyell奖、英国皇家工程学院Rooke奖章,同时也是爱丁堡皇家学会院士和英国皇家学会会员。

除了作者之外,这本书的三位编者也都是业界大牛:UC伯克利的Michael Jordan教授、康纳尔大学的Jon Kleinberg教授和马克斯普朗克研究所的Bernhard Scholkopf

本书介绍&下载页: https://www.microsoft.com/en-us/research/people/cmbishop/#!prml-book

全书链接(758页): https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf

第三方Matlab实现:

— 完 —

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