《机器学习：概率视角》高清英文原版电子书

《机器学习：概率视角》（Machine Learning: A Probabilistic Perspective）是由Kevin P. Murphy所著的一本经典机器学习教材。该书是麻省理工学院出版社出版的"适应性计算与机器学习系列"之一，以英文原版呈现，提供高清非扫描版本。书中全面探讨了机器学习的核心概念，特别强调了概率论在机器学习中的关键作用。 这本书的主要内容涵盖了广泛的机器学习理论和技术，包括但不限于监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、贝叶斯方法、概率图模型以及深度学习等。作者以概率的观点来解释和分析各种学习算法，使读者能够理解这些方法背后的统计原理和决策过程。 章节结构严谨，从基础知识如概率论和统计推断开始，逐步深入到高级主题，如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）、隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）。书中还包含了大量的实例和习题，帮助读者通过实践巩固理论知识。 此外，本书强调了模型选择和评估的重要性，讨论了如何通过信息准则和交叉验证来优化模型。书中还涉及了现代机器学习工具的使用，如Python中的Scikit-Learn库，以及如何处理大数据和并行计算。 《机器学习：概率视角》不仅适合计算机科学专业的研究生和研究人员，也对数据科学家、工程师和希望深入了解机器学习技术的专业人士具有很高的价值。它是一本既深入又实用的参考书，对于那些希望通过概率框架理解和应用机器学习的人来说，无疑是一份宝贵的资源。 版权方面，所有权利受到严格保护，未经书面许可，任何电子或机械手段的复制（包括影印、录音或信息存储和检索）都是禁止的。如果你对大量订购的折扣有兴趣，可以联系出版社的特殊销售邮箱。 最后，本书以LaTeX编程语言排版，并在美国印刷装订。如果你正在图书馆查找，可以在图书馆编目中找到其详细信息，包括ISBN号978-0-262-01802-9（精装纸版），以及相应的图书馆分类号Q325.5.M872012。该书在2012年首次出版，书号为2012004558，可供10-04-07-05-4等不同页码版本。