贝叶斯方法与图模型崛起：全新《模式识别与机器学习》概论

《模式识别与机器学习》(Pattern Recognition and Machine Learning)是一本英文版的教材，由克里斯托弗·M·毕晓普编著，适合对这两个领域有深入学习需求的学生、研究人员以及从业者。该书将模式识别与机器学习视为一个整体，反映了过去十年间的显著发展，尤其是贝叶斯方法从专业领域走向主流，图形模型成为描述和应用概率模型的通用框架。书中强调了基于核的新模型对算法和实际应用的巨大影响。 贝叶斯方法的进步体现在一系列近似推理算法的发展，如变分贝叶斯和期望传播，这些算法极大地提高了贝叶斯方法的实用价值。尽管书中假设读者没有先验的模式识别或机器学习知识，但需要具备多元微积分和基础线性代数的基础，对概率有一定的了解会有所帮助，但不是强制性的，因为作者在书中提供了一段自包含的基本概率理论介绍。 该书具有广泛的涵盖范围，因此不可能列出所有参考文献，作者着重于提供详尽的参考资料链接，以便读者进一步探索，有时这些链接指向的是较新的教科书和综述文章，而非原始论文，以方便读者深入理解某些领域的丰富文献。 《模式识别与机器学习》是信息科学与统计系列的一部分，这一系列由Michael Jordan、Jon Kleinberg、Bernd Scholkopf等人编辑，涵盖了时间序列分析、神经网络方法、概率网络和专家系统等多方面内容。通过阅读这本书，学习者可以掌握从基础概念到最新研究进展的全面知识，从而在机器学习和人工智能领域取得深入理解和实践经验。