今天笔者要推荐的是有机器学习理论圣经之称的《Pattern Recognition and Machine Learning》（模式识别与机器学习，PRML）一书。这本书自07年出版以来，一直是机器学习领域的必读书籍。
这本书在豆瓣上有 9.5分 的高分评价：
但英文原版有738页，对于大多数人看起来太吃力了。来自哈工大的马春鹏博士将其翻译成了中文，并且翻译质量非常之高。
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另外，再分享一个神书《贝叶斯数据分析第三版》，这本经典的书被广泛认为是关于贝叶斯方法的主要著作，用实用的方法来分析数据和解决研究问题。贝叶斯数据分析，第三版继续采取一种实用的方法来分析使用最新的贝叶斯方法。作者——统计界权威——在介绍高级方法之前，先从数据分析的角度介绍基本概念。在整个文本中，大量的工作示例来自实际应用和研究，强调在实践中使用贝叶斯推理。
第三版新增
非参数建模的四个新章节
覆盖信息不足的先验和边界回避的先验
关于交叉验证和预测信息标准的最新讨论
改进的收敛性监测和有效的样本容量计算迭代模拟
介绍了哈密顿的蒙特卡罗、变分贝叶斯和期望传播
新的和修改的软件代码
这本书有三种不同的用法。对于本科生，它介绍了从第一原则开始的贝叶斯推理。针对研究生，本文提出了有效的方法，目前贝叶斯建模和计算的统计和相关领域。对于研究人员来说，它提供了应用统计学中的各种贝叶斯方法。其他的资料，包括例子中使用的数据集，所选练习的解决方案，以及软件说明，都可以在本书的网页上找到。
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