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！
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。
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。
Bishop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。
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。”
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。
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。
“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 Parunak，ACM 计算评论，第 49 卷 （3），2008 年 3 月）
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。”
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。”
《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！
最后，为了感谢各位读者的一直以来的支持，在我们送出总共9本书，依然是老规矩：评论区留言二十字以上，并点赞数前9的读者将直接送书一本。
到12月3日22:00截止。
（为防止刷量，12月3日18时对留言前20名做个截图作为证据，与最终点赞数量作对比。在截止时间如果取消关注公众号将失去获奖资格，顺延到下一位读者。）
