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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目录：
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
Chapter 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
$ R) {- Y6 [2 N/ u" }Chapter 5: 贝叶斯统计 Bayesian statistics
( x1 O6 q* u% I" }; W  H  L8 iChapter 6: 频率统计 Frequentist statistics
Chapter 7: 线性回归 Linear regression
7 O) T3 W8 G. v" P, \6 CChapter 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)
% F4 u$ `! `1 PChapter 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
Chapter 14: 核方法 Kernels
" s- F9 j: O- q* S7 b# t7 Q( BChapter 15: 高斯过程 Gaussian processes
1 z- S) h8 @8 JChapter 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
" Z7 M( R/ V+ j; j5 DChapter 19: 无向图模型(马尔可夫随机域) Undirected graphical models (Markov random fields)
" |+ q$ ?3 v0 yChapter 20: 图模型精准推断 Exact inference algorithms for graphical models
Chapter 21: 变分推断 Variational inference
4 F) P+ X$ }7 K7 P: sChapter 22: 更进变分推断 More variational inference
7 B) q6 B" \# E+ c7 [Chapter 23: 蒙特卡洛推断 Monte Carlo inference algorithms
/ E) }6 X3 i6 ^- o# XChapter 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
" d- |! H) a7 b: j) PChapter 27: 因变量 Latent variable models for discrete data
Chapter 28: 深度学习 Deep learning
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* I& u; F! Y6 c# Z; t/ I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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