机器学习与模式识别新视角

"《模式识别与机器学习》是关于机器学习领域的全新教科书，涵盖了该领域近十年的重要进展。本书介绍了贝叶斯方法如何从专业领域成为主流，图形模型如何成为概率技术的一般框架，以及近似推断算法如变分贝叶斯和期望传播如何增强贝叶斯方法的实际应用。同时，基于核的新型模型对算法和应用产生了重大影响。" 正文: 这本书旨在为高级本科生、博士生以及研究人员和实践者提供一个全面介绍模式识别和机器学习的平台。读者无需事先了解模式识别或机器学习的概念，但需要掌握多元微积分和基础线性代数的知识，概率的初步经验会有所帮助，但不是必需的，因为书中包含了一个自包含的概率论基础知识介绍。 全书分为多个章节，包括引言，概率分布，决策理论，信息理论等内容。例如，引言部分通过多项式曲线拟合示例引入主题，并概述了概率理论的基础，如概率密度、期望和协方差、贝叶斯概率、高斯分布，以及在曲线拟合中的应用和贝叶斯曲线拟合。接着讨论了模型选择和维度灾难问题，以及决策理论，包括最小化误分类率、期望损失、拒绝选项、推理和决策以及回归问题的损失函数。信息理论部分则讲解了相对熵和互信息等概念。 在概率分布这一章，作者详细介绍了二元变量和多项式变量的概率分布，如贝塔分布和Dirichlet分布，以及高斯分布及其条件形式、边缘分布和贝叶斯定理在高斯变量中的应用。此外，还涉及了最大似然估计在高斯分布中的应用。 这本书非常适合机器学习、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相关课程。提供了超过400个练习题，按难度分级，部分练习题的解决方案可在书籍网站上找到，其余的解决方案可由教师从出版社获取。书中还提供了大量补充材料，鼓励读者访问书籍网站获取最新信息。 《模式识别与机器学习》是一本综合性的教材，它不仅覆盖了机器学习的基本概念，也反映了该领域的最新进展，为学生和从业者提供了深入学习和应用的宝贵资源。