经典著作《机器学习：概率视角》

普大帝

你好！我是陪你一起进阶人生的范老师！愿你成才！助你成长！
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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/ w- R  ^2 H8 c: e+ ?: b% c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
$ B9 ?: h0 c. `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
* B+ h7 b5 Y1 x4 h9 r; d" o6 }Chapter 5: 贝叶斯统计 Bayesian statistics
Chapter 6: 频率统计 Frequentist statistics
0 a( j' R: G% M" dChapter 7: 线性回归 Linear regression
Chapter 8: 逻辑回归 Logistic regression
! X, N( c  }* t) d+ q( GChapter 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)
# m' u- f0 d+ F& W+ NChapter 11: 混合模型与EM算法 Mixture models and the EM algorithm
2 ~' c* \7 D$ wChapter 12: 隐式线性模型 Latent linear models
( w; }3 c, y8 b; e; vChapter 13: 稀疏线性模型 Sparse linear models
Chapter 14: 核方法 Kernels
Chapter 15: 高斯过程 Gaussian processes
Chapter 16: 自适应基函数模型 Adaptive basis function model
( L+ ?3 k" h! j1 B* A+ i3 ?8 ~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
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
0 N$ b$ z0 t" [+ [Chapter 21: 变分推断 Variational inference
Chapter 22: 更进变分推断 More variational inference
Chapter 23: 蒙特卡洛推断 Monte Carlo inference algorithms
& n/ P; N3 f6 w& nChapter 24: 马尔科夫链蒙特卡洛推断 MCMC inference algorithms
1 j$ {4 A8 L. O* KChapter 25: 聚类 Clustering
Chapter 26: 图模型结构学习 Graphical model structure learning
Chapter 27: 因变量 Latent variable models for discrete data
Chapter 28: 深度学习 Deep learning
( u9 t  s& ]  u: Z* B; 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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