经典著作《机器学习：概率视角》

普大帝

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& k1 E) @% H# d3 E7 t' W4 E* l% x1 E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。
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经典著作《机器学习：概率视角》.txt (851 Bytes, 下载次数: 3, 售价: 5 点体力)

2024-8-23 20:01 上传

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目录：
7 l$ d: r% Y& d- J5 _全书包括28个章节，可以算是鸿篇巨制。
Chapter 1: 引言 Introduction
Chapter 2: 概率 Probability
" B# P) Y& s! i) ]7 U+ [: gChapter 3: 面向离散数据的生成式模型 Generative models for discrete data
Chapter 4: 高斯模型 Gaussian models
Chapter 5: 贝叶斯统计 Bayesian statistics
' ]% a3 r7 Q7 p% EChapter 6: 频率统计 Frequentist statistics
Chapter 7: 线性回归 Linear regression
Chapter 8: 逻辑回归 Logistic regression
Chapter 9: 广义线性模型和指数族 Generalized linear models and the exponential family
Chapter 10: 有向图模型(贝叶斯网络) Directed graphical models (Bayes nets)
Chapter 11: 混合模型与EM算法 Mixture models and the EM algorithm
" ]; \, ?0 n. Y1 T; OChapter 12: 隐式线性模型 Latent linear models
7 {/ S' C8 F! W! ]( \" wChapter 13: 稀疏线性模型 Sparse linear models
Chapter 14: 核方法 Kernels
Chapter 15: 高斯过程 Gaussian processes
. ?* f; t& q3 O* T! ]Chapter 16: 自适应基函数模型 Adaptive basis function model
Chapter 17: 马尔可夫模型和隐马尔可夫模型 Markov and hidden Markov Models
: Y! }% K) w* C- lChapter 18: 状态空间模型 State space models
Chapter 19: 无向图模型(马尔可夫随机域) Undirected graphical models (Markov random fields)
Chapter 20: 图模型精准推断 Exact inference algorithms for graphical models
Chapter 21: 变分推断 Variational inference
Chapter 22: 更进变分推断 More variational inference
9 v( W1 w* a, {Chapter 23: 蒙特卡洛推断 Monte Carlo inference algorithms
Chapter 24: 马尔科夫链蒙特卡洛推断 MCMC inference algorithms
( k; b; X' D  ]& s; U' D+ {Chapter 25: 聚类 Clustering
Chapter 26: 图模型结构学习 Graphical model structure learning
; |) `1 _. I3 G! wChapter 27: 因变量 Latent variable models for discrete data
Chapter 28: 深度学习 Deep learning
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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。
2 c7 S6 v6 H8 S' z9 o) }5 _https://github.com/probml/pyprobml

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