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模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。
《PatternRecognitionandMachineLearning》翻译为《模式识别与机器学习》,也就是鼎鼎大名的PRML。这本教材提供了对模式识别和机器学习领域的全面介绍,面向的读者是本科生和低年级博士生,以及研究人员和从业人员。
该书是机器学习领域中的第一本机器学习教科书,全面涵盖了该领域重要的知识点,如概率图模型和确定性推理方法,并强调现代贝叶斯观点。本书适用于机器学习、统计学、计算机科学、信号处理、计算机视觉、数据挖掘、生物信息学等课程。
二、主要内容目录
第一章:简介第二章:概率分布第三章:线性模型回归问题第四章:线性模型分类问题第五章:神经网络第六章:Kernel方法第七章:SparseKernelMachines第八章:图模型第九章:混合模型和EM第十章:近似推断第十一章:采样方法第十二章:连续潜在变数第十三章:序列数据第十四章:混合模型
三、资源分享
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