经典著作《机器学习：概率视角》

普大帝

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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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7 Y4 T1 H  E* p7 [2 @6 H目录：
全书包括28个章节，可以算是鸿篇巨制。
Chapter 1: 引言 Introduction
% o6 [! `+ Q" V  k' }5 E; NChapter 2: 概率 Probability
- |9 l* O- @3 _, ^% r) @0 UChapter 3: 面向离散数据的生成式模型 Generative models for discrete data
: y: X. ?5 K( EChapter 4: 高斯模型 Gaussian models
7 }! o2 k0 {2 s) H1 A! g/ cChapter 5: 贝叶斯统计 Bayesian statistics
+ Y- n, ~- q2 S3 {; wChapter 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
2 i9 X/ V  M' nChapter 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
Chapter 12: 隐式线性模型 Latent linear models
Chapter 13: 稀疏线性模型 Sparse linear models
3 G# M& P, M" h" {7 A% q5 rChapter 14: 核方法 Kernels
5 I! u8 p) D3 {! X1 ]Chapter 15: 高斯过程 Gaussian processes
Chapter 16: 自适应基函数模型 Adaptive basis function model
# S: I& L" i& Q& tChapter 17: 马尔可夫模型和隐马尔可夫模型 Markov and hidden Markov Models
Chapter 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
+ q, |' ^* t+ IChapter 21: 变分推断 Variational inference
  I( w- ^7 G2 D* p8 sChapter 22: 更进变分推断 More variational inference
5 q( ^2 x2 e. Y0 }& FChapter 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
Chapter 25: 聚类 Clustering
Chapter 26: 图模型结构学习 Graphical model structure learning
& |9 b* R* Y& W" l1 GChapter 27: 因变量 Latent variable models for discrete data
$ J' a+ y9 }' u9 ?- c  P1 jChapter 28: 深度学习 Deep learning

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。
https://github.com/probml/pyprobml


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