机器学习与模式识别：Bishop权威指南

"Bishop的《模式识别与机器学习》是一本权威的教科书，全面介绍了模式识别和机器学习领域的知识。这本书适合高级本科生、博士生初期阶段的学习者，以及研究者和实践者，无需事先了解模式识别或机器学习的概念。书中首次将概率图形模型和确定性推理方法的全面覆盖融入机器学习教科书，并强调了现代贝叶斯视角。它适用于机器学习、统计学、计算机科学、信号处理、计算机视觉、数据挖掘和生物信息学等课程。本书为硬皮封面，全彩印刷，共738页，包含431个分级练习（解决方案可在下方获取），为课程教师提供了丰富的支持。" 《模式识别与机器学习》是克里斯托弗·M·毕晓普（Christopher M. Bishop）撰写的一部经典著作，他在书中深入浅出地介绍了模式识别与机器学习的基础理论和最新进展。作者假设读者没有预先的专业知识，因此书中的讲解从基础开始，逐渐引入复杂的概念和技术。书中涵盖的主题包括： 1. 基础概念：首先介绍机器学习的基本原理，如监督学习、无监督学习和半监督学习，以及它们在模式识别中的应用。 2. 统计学习理论：讨论了Vapnik的统计学习理论，阐述了学习算法的泛化能力和样本复杂度之间的关系。 3. 概率模型：详细讲解了概率论基础，包括贝叶斯定理和条件概率，以及如何将这些概念应用于构建概率模型。 4. 图形模型：引入了概率图形模型，如贝叶斯网络和马尔可夫随机场，讨论了如何利用这些模型进行推断和学习。 5. 确定性推理方法：讨论了确定性推理方法，如最大似然估计和最大后验估计，以及它们在参数估计中的作用。 6. 神经网络：涵盖了前馈神经网络的基本架构和训练方法，以及如何用它们来解决模式识别问题。 7. 序列分析：简要介绍了时间序列分析，包括Akaike和Kitagawa的工作，以及如何应用这些理论进行数据分析。 8. 蒙特卡洛方法：通过介绍Doucet等人编著的《序列蒙特卡洛方法在实践中的应用》，展示了如何利用蒙特卡洛方法进行优化和模拟。 9. 统计决策：探讨了Wallace的最小消息长度原则，这是一种进行统计和归纳推理的方法。 10. 实践应用：书中还涵盖了计算机入侵检测、网络监控、质量改进等方面的应用，强调了理论知识的实际运用。 此外，书中的431个分级练习旨在帮助读者巩固所学知识，而解决方案的提供则进一步增强了学习体验。毕晓普的这部著作是机器学习领域不可或缺的参考书，对于希望深入理解和掌握该领域的学生和专业人士来说，具有极高的价值。