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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2024-8-23 20:01 上传

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目录：
3 F# o+ _! _- `# x全书包括28个章节，可以算是鸿篇巨制。
Chapter 1: 引言 Introduction
- i+ u; m" o! m6 e; zChapter 2: 概率 Probability
. m2 E' W- ^, F  w$ W! x& AChapter 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
* G. J& g) F! c$ p) K! ~Chapter 6: 频率统计 Frequentist statistics
Chapter 7: 线性回归 Linear regression
% Q6 k1 I  M+ ]1 W2 }* D- tChapter 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
( Z" {" {8 S* \- Z  q* Q- c+ 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
' u, I' d; j' i1 J: NChapter 13: 稀疏线性模型 Sparse linear models
Chapter 14: 核方法 Kernels
Chapter 15: 高斯过程 Gaussian processes
1 J) O$ E; m& h6 V6 s8 ~- RChapter 16: 自适应基函数模型 Adaptive basis function model
4 T5 d' j* s  o* cChapter 17: 马尔可夫模型和隐马尔可夫模型 Markov and hidden Markov Models
# i& @7 F1 @# D/ m9 B  CChapter 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
/ Y- S" o& v. O0 R6 T$ v1 R! M5 Q# r* W' OChapter 21: 变分推断 Variational inference
6 j: O" y0 `! v6 q0 IChapter 22: 更进变分推断 More variational inference
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
Chapter 25: 聚类 Clustering
: p" Q3 Z  N% p6 ?# h0 x2 z2 G8 ?* B' uChapter 26: 图模型结构学习 Graphical model structure learning
Chapter 27: 因变量 Latent variable models for discrete data
5 A  B: Z4 v( XChapter 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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