机器学习与模式识别：贝叶斯方法与近似推理

"Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006" 是一本由 Christopher M. Bishop 撰写的关于模式识别和机器学习的经典著作，它深入探讨了这两个领域之间的联系与区别。书中的内容涵盖了信息科学与统计学的最新进展，特别是 Bayesian 方法在模式识别和机器学习中的应用。 书中提到，模式识别最初起源于工程领域，而机器学习则发端于计算机科学。尽管两者有各自的历史背景，但它们本质上是同一领域的两个不同方面。在过去的十年间，这两个领域共同经历了显著的发展。Bayesian 方法从一个专业小众的方法发展成为主流，这主要得益于一系列近似推断算法的开发，如变分贝叶斯（Variational Bayes）和期望传播（Expectation Propagation），这些算法极大地提升了 Bayesian 方法在实际应用中的效果。 另一方面，基于核函数（Kernel）的新模型对算法和应用产生了重大影响。核方法允许非线性模型的构建，使得机器学习在处理复杂数据集时表现出更强的适应性和预测能力。 该书还提到了一系列其他相关著作，如 Akaike 和 Kitagawa 的时间序列分析实践、Cowell、Dawid、Lauritzen 和 Spiegelhalter 的概率网络与专家系统，以及 Rubinstein 和 Kroese 的交叉熵方法等，这些都是统计学和机器学习领域的重要参考资料。此外，作者还包括了 J. Kleinberg 和 B. Schoökopf 等知名学者，他们对于信息科学和统计学的贡献不可忽视。 这本书对于理解模式识别和机器学习的基本概念、理论和实际应用具有极高的价值，不仅适合专业人士作为参考，也是初学者入门的理想教材。通过阅读本书，读者可以深入了解 Bayesian 方法、图模型、神经网络、统计决策理论以及数据挖掘等核心主题，从而在实际问题解决中更好地运用这些理论。