机器学习与模式识别新视野

"Pattern Recognition and Machine Learning" 是一本由Christopher M. Bishop编写的教材，它涵盖了模式识别和机器学习领域的最新发展。这本书旨在为高级本科生、研究生以及研究人员和实践者提供全面的介绍，无需预先了解模式识别或机器学习的概念。书中要求读者具备多元微积分和线性代数的基础知识，对概率的了解虽有帮助但不是必需的，因为书中包含了基本概率理论的自我包含介绍。 在过去的十年间，机器学习在实际应用中的迅速增长推动了许多算法和技术的发展。例如，贝叶斯方法已从专业领域进入主流，图形模型成为描述和应用概率技术的一般框架。贝叶斯方法的实用价值得益于近似推断算法如变分贝叶斯和期望传播的发展，而基于核的新型模型对算法和应用产生了显著影响。 这本书适合于机器学习、统计学、计算机科学、信号处理、计算机视觉、数据挖掘和生物信息学等课程。为教师提供了超过400个练习题，根据难度分级，部分练习题的示例解决方案可以在书的网站上找到，其余的解决方案教师可从出版商处获取。此外，这本书还附带了大量的补充材料，并鼓励读者访问书籍网站获取最新信息。 书中的内容可能包括但不限于以下几个方面： 1. **模式识别**：讨论如何从数据中识别规律和模式，用于分类、聚类和预测。 2. **机器学习基础**：介绍监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念。 3. **贝叶斯方法**：阐述贝叶斯统计和贝叶斯网络，以及如何进行近似推断。 4. **图形模型**：介绍马尔科夫随机场和贝叶斯网，以及它们在建模复杂依赖关系中的应用。 5. **核方法**：讲解如何使用核函数进行非线性学习，如支持向量机。 6. **概率理论**：提供概率论的基础，包括联合分布、条件分布和边缘分布。 7. **统计学习理论**：探讨学习算法的理论基础，如Vapnik-Chervonenkis（VC）维和泛化能力。 8. **计算方法**：涵盖蒙特卡洛模拟、交叉熵方法和组合优化的实践。 9. **应用实例**：通过实际案例展示机器学习和模式识别在不同领域的应用。 这本书不仅适合课堂教学，也为独立学习者提供了丰富的资源。通过广泛的练习题和在线支持，读者可以深入理解和掌握机器学习的关键概念和技术。