【导读】最近GitHub上网友ctgk更新公布了Python3实现的经典机器学习图书《Pattern Recognition and Machine Learning》中的代码。在它之前曾有过Matlab版本,而新公布的版本采用机器学习领域最流行的python代码实现,比较符合大家的使用习惯。最重要的是代码以Jupyter notebook形式呈现,可视化结果非常适合边看书边调试代码。专知内容组特定整理PRML相关资料,供大家参考学习。


MLPR python 代码链接:
https://github.com/ctgk/PRML
▌PRML书籍
PRML是模式识别和机器学习领域的经典著作,出版于2007年。该书作者 Christpher M. Bishop 是模式识别和机器学习领域的大家,其1995年所著的“Nerual Networks for Pattern Recognition”也是模式识别、人工神经网络领域的经典著作。
PRML深入浅出地介绍了模式识别与机器学习的基本理论和主要方法,同时还涵盖了模式识别与机器学习领域的一些最新进展,不仅适合初学者学习,而且对专业研究人员也有很大的参考价值。
目录
导论
概率分布
线性回归模型
线性分类模型
神经网络
核方法
讲SVM 。
现代基于图模型
EM 算法
近似推断
采样
PCA及一些改进
HMM 模型和LDS
集成方法

▌PRML 笔记视频学习资料荟萃
《Pattern Recognition and Machine Learning》(PRML) by Bishop
原版图书
勘误:
习题答案
Christopher Bishop 微软剑桥研究院院长 个人主页
部分章节PPT
https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/05/prml-slides-1.pdf
https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/05/prml-slides-2.pdf
https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/05/prml-slides-3.pdf
https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/05/prml-slides-4.pdf
Bishop 新书《Model Based Machine Learning》
PRML大神、微软剑桥研究院院长Chris Bishop与John Winn的机器学习新书。最入门级别的机器学习图书, 全书从实际案例开始讲,数学公式很少,非常适合当做读PRML之前的入门。
http://www.mbmlbook.com/
代码
Matlab实现
Python
视频
布朗大学 CSCI1420 《机器学习》 主要参考用书采用了PRML,内容安排也和PRML一致,共23课。

PRML笔记
Jian Xiao《Notes on Pattern Recognition and Machine Learning (Bishop)》
田渊栋《Some notes on Pattern Recognition and Machine Learning》
ChillyRain的"PRML Notes"系列博文
Bishop’s PRML book: review and insights, chapters 1–3
PRML读书会
http://www.52nlp.cn/category/pattern-recognition-and-machine-learning-2
http://www.52nlp.cn/prml读书会前言
PDF PRML读书会合集打印版 http://pan.baidu.com/s/1nvBpvBz
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