查看原文
其他

重磅 |《模式识别与机器学习》资源大礼包

关注文章公众号

在公众号对话框,回复《PRML》获取资源大礼包

豆瓣评分 9.5

《Pattern Recognition and Machine Learning》,中文译名《模式识别与机器学习》,简称 PRML。出自微软剑桥研究院实验室主任 Christopher Bishop 。

PRML 内容十分丰富,它可以帮助许多学生和研究者,本书共有 14 章的内容:

  1. 第一章 介绍 

  2. 第二章 概率分布

  3. 第三章 线性回归模型

  4. 第四章 线性分类模型

  5. 第五章 神经网络

  6. 第六章 内核方法

  7. 第七章 稀疏内核机器

  8. 第八章 图形模型

  9. 第九章 混合模型和EM

  10. 第十章 近似推断

  11. 第十一章 采样方法

  12. 第十二章 连续潜在变量

  13. 第十三章 顺序数据

  14. 第十四章 组合模型

这本书的官网为:

https://www.microsoft.com/en-us/research/people/cmbishop/#!prml-book


全书完整的 pdf 下载地址为:

https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf


该书完整的代码官方发出了 Matlab 版本,地址如下:

http://prml.github.io/


当然 ctgk 也在 GitHub 上发布了更常用的 Python 版本,已经超过 2k 星标了。地址如下:

https://github.com/ctgk/PRML


有许多朋友想要书籍中文版本,习题解析,读书笔记......。因网络搜索资源比较零散,所以缺少这些资源而不能达到更好的学习。我们从热心网友那收集了PRML 完整资源,包括书籍 pdf、习题、笔记、勘误表,更重要的是中文翻译 pdf!

关注文章公众号

在公众号对话框,回复《PRML》获取资源大礼包


历史文章推荐:

AI综述专栏 | 非精确图匹配方法综述

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史

SFFAI分享 | 曹杰:Rotating is Believing

SFFAI分享 | 黄怀波 :自省变分自编码器理论及其在图像生成上的应用

AI综述专栏 | 深度神经网络加速与压缩

SFFAI分享 | 田正坤 :Seq2Seq模型在语音识别中的应用

SFFAI 分享 | 王克欣 : 详解记忆增强神经网络

SFFAI报告 | 常建龙 :深度卷积网络中的卷积算子研究进展

SFFAI 分享 | 李宏扬 :二阶信息在图像分类中的应用

您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存