描述
《模式识别与机器学习》是一本教科书，提供了模式识别和机器学习领域的全面介绍。这些领域在过去十年中经历了显著的发展，贝叶斯方法从一个小众领域转变为主流应用。该书涵盖了图形模型作为概率模型框架的出现，并讨论了通过变分贝叶斯和期望传播等近似推理算法增强的贝叶斯方法的实际应用。
阅读更多
该教科书还探讨了基于核的新模型，这些模型对算法和应用产生了重大影响。它的目标读者是高级本科生或第一年博士生，以及研究人员和从业者。该书假设读者对模式识别或机器学习概念没有先前的知识，但要求熟悉多元微积分和基础线性代数。书中包含了对基础概率论的自包含介绍，使其对概率知识有限的读者也能易于理解。
《模式识别与机器学习》是理解这些领域最新发展的宝贵资源。它提供了工程与计算机科学视角的整合，突出了模式识别和机器学习的双重特性。该教科书由Springer Nature出版，并可通过其平台购买或借阅。
- 类别其他 AI 工具
图书信息
全面介绍模式识别
涵盖机器学习的发展
重点介绍贝叶斯方法
包括图形模型框架
讨论基于核的模型
面向高级本科生和博士生
要求具备微积分和线性代数知识
自包含的概率论介绍
适合的读者
- 学术研究
- 研究参考
- 职业发展
- 算法开发
- 贝叶斯方法应用
