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张小明 2026/1/10 3:39:22
设计网站过程,浙江大成建设集团网站,企业网站建设北京公司排名,动易网站地图扫码备注【送书】进群#xff0c;参与包邮赠送【模式识别与机器学习】抽奖活动#xff0c;截止 2025-12-18 22:00在人工智能飞速发展的今天#xff0c;有一本书早在2006年就已问世#xff0c;却始终屹立不倒#xff0c;被全球学者奉为经典#xff0c;称为机器学习的“圣经…扫码备注【送书】进群参与包邮赠送【模式识别与机器学习】抽奖活动截止 2025-12-18 22:00在人工智能飞速发展的今天有一本书早在2006年就已问世却始终屹立不倒被全球学者奉为经典称为机器学习的“圣经”。它就是克里斯托弗·毕晓普Christopher M. Bishop的《模式识别与机器学习》简称“PRML”。该书在豆瓣保持着9.5分的惊人高分评论区几乎清一色的五星好评。这本书被周志华、刘铁岩、吴飞、刘云浩、谢赛宁、Datawhale 联袂推荐全球众多顶尖高校采用为教材▼点击下方专属京东正版优化链接这本书的独特之处在于它是第一本全面涵盖概率图形模型、确定性推理方法等最新发展并强调现代贝叶斯视角的机器学习教科书。出版仅一年后它就被加州大学、布法罗大学等世界多所知名院校选为教材还被翻译成日文、韩文等多种语言更获得2019年韩国科学院优秀学术图书选。在国内从中科院自动化所、中科院软件所到西安交通大学、西北大学众多高校的老师和博士都组织读书会研读这本书。日本各大学也普遍设有该书的读书会其影响力可见一斑。如今中文版的推出彻底消除了语言障碍让更多人能够轻松地走进这本书领略其魅力。Part.1传奇作者深厚底蕴这本书的作者Christopher M. Bishop并非普通的计算机科学家他拥有显赫的学术背景和业界地位现任微软剑桥研究院实验室主任、爱丁堡大学计算机科学荣誉教授、剑桥大学达尔文学院院士同时还是英国人工智能委员会成员与首相科技委员会成员。▲Christopher M. BishopBishop的学术之路始于物理学。他在牛津大学圣凯瑟琳学院获得物理学学士学位后在爱丁堡大学获得理论物理学博士学位导师之一正是后来获得诺贝尔物理学奖的彼得·希格斯。博士毕业后他曾在卡勒姆实验室从事磁约束聚变等离子体的物理研究后来因对机器学习产生兴趣便彻底转入这一领域。关于创作本书的初衷Bishop曾在采访中坦言“写书是我学习这个领域的方式。”他的第一本书Neural Networks for Pattern Recognition出版于1995年是他作为领域新人的学习成果。而PRML则不同——2006年本书出版之际机器学习领域已经逐渐成熟但相关的学习资料却较为分散缺乏统一的框架和清晰的阐述。Bishop希望通过这本书为读者提供一套全面、连贯的学习教材让大家能用统一的符号和理论框架学习不同的机器学习主题。他始终致力于将复杂的机器学习概念以清晰易懂的方式呈现书中丰富的案例、直观的图表以及精心设计的习题都是为了帮助读者更好地理解和掌握机器学习的核心知识。全书以贝叶斯理论为基石构建起完整的机器学习理论体系使读者能从根本上理解机器学习算法的本质和内在逻辑。Part.2为什么这本书值得一读1贝叶斯视角独特解读Bishop在书中构建了一套基于贝叶斯理论的统一解释框架。在机器学习领域贝叶斯理论为处理不确定性和概率推理提供了强大的框架。他从这一视角出发对各种机器学习算法和模型进行了深入剖析使读者能够从统一的视角理解不同方法的本质。正如Bishop所说“贝叶斯框架是一个非常自然的基石你可以在此基础上构建和思考机器学习。”2结构合理循序渐进本书凭借“从基础到高级”的平衡结构成为适合不同层次读者学习的优秀教材。全书共14章开篇从概率论、决策论等基础主题切入逐步引入回归问题、判别问题等机器学习的基本概念和方法。在读者掌握基础知识后再进一步介绍支持向量机、提升等20世纪90年代出现的先进方法以及内核技巧、图形模型等扩大机器学习算法应用范围的关键技术。最后深入探讨MCMC马尔可夫链蒙特卡罗、变分贝叶斯等高级主题这些内容对于贝叶斯理论的实际应用至关重要。以“神经网络”章节为例先介绍神经网络的基本结构和原理让读者对神经网络有一个初步的认识。接着讲解用误差反向传播方法实现学习的过程深入剖析神经网络的训练机制。然后引入梯度下降法的优化以及黑塞矩阵的近似等内容进一步提升读者对神经网络优化的理解。这种由浅入深、层层递进的结构完全符合读者的认知规律能帮助读者逐步掌握复杂知识、大幅降低学习难度。3图表直观辅助理解丰富练习巩固知识在机器学习和模式识别领域许多概念和模型都较为抽象因此读者往往难以通过文字描述完全理解。而本书与传统机器学习书籍堆砌数学公式不同是全球首部采用四色印刷技术的机器学习教材书中大量使用彩色图表来直观解释复杂的数学公式和算法。这些图表不仅让学习过程更加生动也能帮助读者快速理解核心概念这在将机器学习方法应用于实际问题时特别有用。在介绍概率分布时用图表展示不同概率分布的形状和特征使读者能够更直观地理解它们之间的差异。此外书中提供了400多个分级练习部分练习在网站上有示例解决方案其余练习的解决方案可供教师使用。这些练习是检验理解程度的绝佳方式。▼点击下方专属京东正版优化链接Part.3大咖力荐读者盛赞口碑见证实力学术界的高度认可“这本制作精美的书面向高级本科生、博士生以及研究人员和从业者主要是在机器学习或相关领域......一个强大的特点是几何插图和直觉的使用......这是一本令人印象深刻且有趣的书可能构成几门高级统计课程的基础。对于阅读小组来说这将是一个不错的选择。——约翰·梅因唐纳John Maindonald为《统计软件杂志》撰稿“克里斯托弗·毕晓普的......技术阐述既清晰又数学严谨。......在 700 多页清晰、插图丰富的文本中他开发了一个通用的统计框架其中包括......机器学习。......这是一本教科书包含广泛的练习、对导师的指导说明在哪里获得完整的解决方案以及本科课文中必不可少的彩色插图。......它的清晰度和全面性将使其成为职业数据分析师最喜欢的桌面伴侣。——H. Van Dyke ParunakACM 计算评论第 49 卷 32008 年 3 月业内专家的真诚推荐正如日文版的译者所说“没有其他书能让你在一本书中学到这么多东西我强烈感受到了作者在数量和质量方面的能力。这是一本好书我不仅推荐给领域专家更推荐给对人工智能、机器学习和数据挖掘等应用技术感兴趣的高校与企业研究人员以及想深耕该领域的本科生和研究生。”《概率论沉思录》中文版译者推荐“PRML号称贝叶斯机器学习的圣经以贝叶斯视角贯穿全书强调概率建模与推断的数学严谨性。本书第2章系统介绍概率论基础涵盖高斯分布、指数族分布等核心分布及其性质还阐释了共轭先验Conjugate Prior在贝叶斯推断中的作用。”知乎1.4万粉丝、出门问问程序员杨超评价“本书是经典中的经典我完整看了3遍以上。要算上没看完的几次得有快10遍。”他建议“无论通读过几遍一定要有一遍是做完所有的课后习题的不然不算看完一遍哦”知乎1.8万粉丝、汽车之家后台开发工程师认为“在机器学习领域本书几乎是每个人都会读的。”初学者的真实感受知乎3.2万粉丝、中国科学技术信息研究所助理研究员分享曾经因为读完这本书拿到了硕士毕业优秀论文。另一位豆瓣读者指出“本书在导师的书单上适合有基础的人读读起来实在是爽。”▲豆瓣读者评价▲亚马逊读者评价Part.4不负经典之名《模式识别与机器学习》之所以能成为经典不仅在于内容的全面性和深度更在于它构建了一套统一、连贯的知识体系让读者能够真正理解机器学习的内在逻辑而非表面技术。Bishop在书中展现的“物理学家思维”——先寻找基本原理构建统一框架再用它解决各种看似不同的问题——正是这本书最大的价值。如果你真正想在机器学习领域打下坚实基础而非浮于表面地调用几个算法库那么这本书绝对值得你投入时间研读。如今有了中文版阅读起来更加便利不妨就从今天开始与这本经典之作展开一场深度对话吧—END—
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