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毫不夸张地说,PRML 当之无愧算得上是 AI 领域的圣经了。PRML 涵盖面广,语言通俗,例子和习题更加详细,附带更多基础性的讲解和指引,难度梯度设置更为合理,是其深受广大中老年 PHD 朋友喜爱的原因。

许多领域的学生和研究者都可以用到它,包括机器学习,统计学,计算机科学,信号处理,计算机视觉,数据挖掘和生物信息学等。

PRML 内容十分丰富,共有 14 章的内容,每一章都是干货满满。整体目录如下:

第一章 介绍
第二章 概率分布

第三章 线性回归模型

第四章 线性分类模型

第五章 神经网络

第六章 内核方法

第七章 稀疏内核机器

第八章 图形模型

第九章 混合模型和EM

第十章 近似推断

第十一章 采样方法

第十二章 连续潜在变量

第十三章 顺序数据

第十四章 组合模型
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