机器学习与模式识别新视野

"Pattern Recognition and Machine Learning" 是一本由 Christopher M. Bishop 编写的书籍，旨在介绍模式识别和机器学习领域的最新发展。这本书适合高级本科生、研究生以及研究人员和实践者，不需要预先掌握模式识别或机器学习的概念，但需要一定的多元微积分和线性代数基础，对概率的理解会有所帮助。 在过去的十年里，机器学习在实际应用中的爆炸性增长推动了其基础算法和技术的许多重要发展。其中，贝叶斯方法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。贝叶斯方法的实用性通过各种近似推理算法如变分贝叶斯和期望传播得到了显著增强。同时，基于核函数的新模型对算法和应用产生了重大影响。 本书详细阐述了这些进展，包括模式识别的基础理论和机器学习的核心概念。它涵盖了贝叶斯方法、图形模型、核方法以及它们在时间序列分析、信号处理、计算机视觉、数据挖掘和生物信息学等领域的应用。书中的400多个练习题为课程教学提供了丰富的支持，不同难度级别的习题有助于学生逐步深入理解。 此外，书中还包含了一个自包含的概率论基础知识介绍，对于没有相关背景的学生非常有用。配套网站提供部分练习题的答案，而其余答案则可向出版商获取。该书还附带大量补充材料，鼓励读者访问网站获取最新信息和资源，以增进对机器学习和模式识别的理解。 《Pattern Recognition and Machine Learning》是一本全面的教材，不仅适合学术教育，也适用于行业实践，它通过丰富的实例和习题帮助读者掌握这个快速发展的领域的关键技术和应用。