介绍
今天我介绍的是一本经典机器学习图书《机器学习：概率视角》，由谷歌研究员Kevin Patrick Murphy撰写，由MIT出版社出版。自2012年问世以来，这本书已成为机器学习领域的标杆之作，深受研究者们的喜爱。书中内容全面深入，适合学术研究和工程应用，作者还在Github上分享了Python代码，进一步拓宽了应用范围。书籍图文并茂，包含丰富的代码和图表，排版精美，总共1098页的pdf版本方便读者学习和参考。
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在数字化时代，数据量激增推动了对数据分析自动化方法的需求。机器学习旨在开发能够自动识别数据模式的方法，并利用这些模式来预测未来的数据或其他相关结果。本书为读者提供了该领域的全面介绍，通过分子生物学、文本处理、计算机视觉和机器人等应用领域的案例展示了机器学习的实际应用。
适合计算机科学、统计学、电子工程、计量经济学等学科的高年级本科生和研究生阅读。读者需要具备一定的数学基础，包括多元微积分、概率论、线性代数和编程知识。事先了解统计学会有所帮助，但不是必需的。
本书采用概率论作为理解和创建机器学习模型的核心工具。概率论在统计学和工程学中发挥着重要作用，用于处理各种形式的不确定性。书中推崇概率推理在统计模型参数推理中的应用，作者更倾向于使用中性的“概率方法”术语。本书强调基于模型的机器学习方法，而非简单罗列启发式方法的“食谱”。模型与算法的模块化处理是一种有效的教学和工程实践方法。图模型语言有助于更清晰和直观地定义模型，同时也有助于开发高效的算法。总的来说，本书的核心主题是概率建模，而非图模型本身。
内容截图
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