概率视角下的机器学习基础

"Machine Learning: A Probabilistic Perspective" 是一本由 Kevin P. Murphy 所著的机器学习教科书，属于 Adaptive Computation and Machine Learning 系列。这本书针对当前大数据时代对自动化数据分析的需求，提供了全面的机器学习介绍，基于统一的概率视角。书中不仅涵盖了概率、优化、线性代数等基础概念，还讨论了如条件随机场、L1正则化和深度学习等领域的最新发展。 在内容方面，本书采用非正式且易于理解的写作风格，包含伪代码来解释关键算法，并通过色彩丰富的图像和应用案例（如生物学、文本处理、计算机视觉和机器人学）来帮助读者理解。与传统方法不同，本书强调基于模型的、原则性的方法，经常使用图形模型来直观简洁地定义模型。作者已经将几乎所有的模型实现于一个名为 PMTK（概率建模工具包）的 MATLAB 软件包中，该软件包可免费在线获取。 适合拥有入门级大学数学背景的本科生和初阶研究生阅读。书中所有主题均经过深入探讨，旨在提供一种系统性的学习路径，使读者能够理解和应用概率视角下的机器学习方法。 "Machine Learning: A Probabilistic Perspective" 提供了一个全面的框架，使读者能够掌握机器学习的核心概念，并利用概率论的方法来解决实际问题。无论是对机器学习的初学者还是寻求深入理解的专家，这本书都是一个宝贵的资源，它不仅讲解了理论，还提供了实践工具，有助于读者在实际项目中应用所学知识。