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标题: 经典著作《机器学习：概率视角》 [打印本页]
作者: 普大帝    时间: 2024-8-23 20:03
标题: 经典著作《机器学习：概率视角》
你好！我是陪你一起进阶人生的范老师！愿你成才！助你成长！
( S- |" \1 q! k9 [# K$ i大家好！我是数学中国范老师，这次给大家分享的是开源机器学习经典著作《机器学习：概率视角》，英文全称为《Machine Learning: a Probabilistic Perspective》，该书作者是谷歌研究员Kevin Patrick Murphy，自2012年出版以来就一直被列为机器学习经典著作之一。本书可以作为PRML的姊妹篇，基于概率论和概率模型的角度来理解机器学习模型。本书在豆瓣上评分达到了9.6分，经典著作无疑。全书包括28个章节，可以算是鸿篇巨制。具体哦章节请查看帖子下方，内容较多本次将以云盘地址分享。( h# S* E4 ~0 A
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目录：# n" s, O/ t/ y2 G" E
全书包括28个章节，可以算是鸿篇巨制。
2 L/ F* t: o6 E" fChapter 1: 引言 Introduction+ c! m- j$ m+ @
Chapter 2: 概率 Probability9 f/ n  X0 K" H2 A/ q9 g; \0 I: K. J
Chapter 3: 面向离散数据的生成式模型 Generative models for discrete data
. N# ^/ ]4 I5 v  N5 n  NChapter 4: 高斯模型 Gaussian models. I) ]2 x% \# e. I* ^% J. ?6 R
Chapter 5: 贝叶斯统计 Bayesian statistics$ O6 H0 f  p1 o5 O9 n9 J
Chapter 6: 频率统计 Frequentist statistics# ^/ H- z4 Z$ ]8 B$ v8 g, h
Chapter 7: 线性回归 Linear regression
+ a7 G# p6 I; y6 h- ^Chapter 8: 逻辑回归 Logistic regression" M2 L7 o  y4 X
Chapter 9: 广义线性模型和指数族 Generalized linear models and the exponential family% Q" m, P4 J! X9 R; }: N+ u
Chapter 10: 有向图模型(贝叶斯网络) Directed graphical models (Bayes nets)/ k! m) w; G6 C0 `2 h/ T* P" M
Chapter 11: 混合模型与EM算法 Mixture models and the EM algorithm
9 u# O; I% w+ c0 |$ qChapter 12: 隐式线性模型 Latent linear models
. l- S" h  b7 ^, G% j. nChapter 13: 稀疏线性模型 Sparse linear models
) k+ k  c) J% V* w, UChapter 14: 核方法 Kernels
7 Q9 y; i4 l! zChapter 15: 高斯过程 Gaussian processes
$ v; p  e1 m! p1 IChapter 16: 自适应基函数模型 Adaptive basis function model
* Z% U5 F/ P( ]- i6 X2 ^' [' c' _  DChapter 17: 马尔可夫模型和隐马尔可夫模型 Markov and hidden Markov Models6 `! h8 w: S  G/ d
Chapter 18: 状态空间模型 State space models2 P# T' v5 @) y7 D1 A
Chapter 19: 无向图模型(马尔可夫随机域) Undirected graphical models (Markov random fields)* Y; j( Z) @6 W- [* ?5 ~; X
Chapter 20: 图模型精准推断 Exact inference algorithms for graphical models4 r" `. S! N4 \( y
Chapter 21: 变分推断 Variational inference4 Z. \+ l" a; E2 d# p4 g
Chapter 22: 更进变分推断 More variational inference
9 {3 v6 t) V5 P! @Chapter 23: 蒙特卡洛推断 Monte Carlo inference algorithms- U1 r4 `1 Y- H/ U, `" i
Chapter 24: 马尔科夫链蒙特卡洛推断 MCMC inference algorithms; g- @  j, x! n1 e6 H! @5 f
Chapter 25: 聚类 Clustering
& }+ Z9 u0 q4 C0 o+ `2 k% {+ TChapter 26: 图模型结构学习 Graphical model structure learning5 ~2 B, ~1 p' ^- x: T( H
Chapter 27: 因变量 Latent variable models for discrete data5 @4 `1 k6 H0 Q+ v0 ?8 H/ R0 H+ B& `
Chapter 28: 深度学习 Deep learning
& T5 H2 h& z4 T9 i" d& z, z. _! l
同时，本书作者也在GitHub上同步开源随书代码，供大家参考学习。
9 Z  v) `6 S! G2 Whttps://github.com/probml/pyprobml$ l" m* s8 S6 S) L- @4 L5 x
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