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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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