经典著作《机器学习：概率视角》

普大帝

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& f# f7 V; J/ k; \0 ?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：
# m# K! J3 A: e$ z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
) b6 O' `, B$ H" ]5 Z# g' L! cChapter 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
1 F" c7 ]9 ?" o" l2 r! XChapter 5: 贝叶斯统计 Bayesian statistics
Chapter 6: 频率统计 Frequentist statistics
- R! w* r9 s" j- z) rChapter 7: 线性回归 Linear regression
Chapter 8: 逻辑回归 Logistic regression
& s$ k% W2 `  d# h9 V: tChapter 9: 广义线性模型和指数族 Generalized linear models and the exponential family
+ G& @' u% k$ P" A: y2 @4 tChapter 10: 有向图模型(贝叶斯网络) Directed graphical models (Bayes nets)
- h  J# N' C. H- \& uChapter 11: 混合模型与EM算法 Mixture models and the EM algorithm
- B  {& u, S6 `2 r) sChapter 12: 隐式线性模型 Latent linear models
1 f. |: E" A0 j. }  ]Chapter 13: 稀疏线性模型 Sparse linear models
Chapter 14: 核方法 Kernels
1 M! |/ |; A$ [. ^4 t: Y6 qChapter 15: 高斯过程 Gaussian processes
0 k5 B4 _! o% Y& ]( k: [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
Chapter 18: 状态空间模型 State space models
. I1 p. ^3 z0 \; ?Chapter 19: 无向图模型(马尔可夫随机域) Undirected graphical models (Markov random fields)
. b8 r. l. y3 R  t% O- @' zChapter 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
7 F1 s) R9 @1 [% n) {" nChapter 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
2 W. z. J' k. u: ~Chapter 25: 聚类 Clustering
Chapter 26: 图模型结构学习 Graphical model structure learning
3 {' e8 s$ }9 b8 sChapter 27: 因变量 Latent variable models for discrete data
Chapter 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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