微軟劍橋研究院實(shí)驗(yàn)室主任 Christopher Bishop 的經(jīng)典著作《Pattern Recognition and Machine Learning》，中文譯名《模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)》，簡(jiǎn)稱 PRML，深受廣大機(jī)器學(xué)習(xí)愛(ài)好者好評(píng)！

在豆瓣上，這本書也是收到了 9.5 的高分！

《模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)》涵蓋面十分廣泛，語(yǔ)言通俗，例子和習(xí)題更加詳細(xì)，附帶更多基礎(chǔ)性的講解和指引，難度梯度設(shè)置更為合理，是其深受廣大中老年 PHD 朋友喜愛(ài)的原因。

《模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)》內(nèi)容十分豐富，共有 14 章的內(nèi)容，每一章都是干貨滿滿。整體目錄如下：

• 第一章 介紹?

• 第二章 概率分布

• 第三章 線性回歸模型

• 第四章 線性分類模型

• 第五章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

• 第六章 內(nèi)核方法

• 第七章 稀疏內(nèi)核機(jī)器

• 第八章 圖形模型

• 第九章 混合模型和EM

• 第十章 近似推斷

• 第十一章 采樣方法

• 第十二章 連續(xù)潛在變量

• 第十三章 順序數(shù)據(jù)

• 第十四章 組合模型

內(nèi)容雖好，但是這本書包含了矩陣分析、矩陣計(jì)算等理論數(shù)學(xué)知識(shí)，光啃書本比較晦澀難懂，令人頭大~

今天給大家推薦一個(gè)不錯(cuò)的資源，包含了《模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)(PRML)》的筆記、代碼、NoteBooks 等。

GitHub 開(kāi)源地址：

https://github.com/gerdm/prml

該項(xiàng)目的作者是一位墨西哥的小哥 Gerardo Durán Martín，他是 Analysic Nabla 的執(zhí)行合伙人。

該 GitHub 項(xiàng)目將每一章的內(nèi)容知識(shí)點(diǎn)以 .ipynb 筆記本形式進(jìn)行總結(jié)和歸納。既包含了理論知識(shí)點(diǎn)推導(dǎo)，也包含了代碼實(shí)操，圖文并茂。

完整目錄如下：

每一章節(jié)都包含了各個(gè)核心知識(shí)點(diǎn)的講解，例如第一章，介紹貝葉斯概率（Bayesian Probability），它是由貝葉斯理論所提供的一種對(duì)概率的解釋，它采用將概率定義為某人對(duì)一個(gè)命題信任的程度的概念。

理論公式：

代碼實(shí)現(xiàn)：

每章除了知識(shí)點(diǎn)介紹之外，還有詳細(xì)的習(xí)題答案解析。例如第一章，習(xí)題 1.18：

除此之外，紅色石頭也整理了這本《模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)》比較完整的附加資源：

書籍官網(wǎng)：

https://www.microsoft.com/en-us/research/people/cmbishop/#!prml-book

完整 pdf：

https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf

Python 代碼：

https://github.com/ctgk/PRML

工欲善其事必先利其器，希望這份《模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)(PRML)》筆記、代碼、NoteBooks 對(duì)你有所幫助！

最后，再放上該 GitHub 項(xiàng)目的地址：

https://github.com/gerdm/prml

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的开源！《模式识别与机器学习(PRML)》笔记、代码、NoteBooks 发布的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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