描述
由Christopher Bishop撰写、Springer于2006年1月出版的《模式识别与机器学习》是一本领先的教科书，适合希望深入理解模式识别和机器学习原理的读者。本书精心设计，面向高年级本科生、一年级博士生以及该领域的资深研究人员和从业者。本书的一大优势在于它不假定读者具备模式识别或机器学习概念的先验知识，因此对广大读者都很容易入门。
这项工作因其全面涵盖了近期进展，包括概率图模型和确定性推理方法，而成为第一本机器学习教科书。它高度重视现代贝叶斯视角，提供了坚实的理论基础。该教科书的适用性广泛，涵盖了众多学术学科和专业领域，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课程。
实体书为全彩精装版，共738页，配有431个分级练习，旨在巩固学习。这些练习的完整解决方案以及为课程讲师量身定制的广泛支持材料，均可在Christopher Bishop的专属页面上找到。此外，整本书现在都可以下载PDF版本，为学生和专业人士提供了便捷的数字资源。对于任何希望加深在快速发展的模式识别和机器学习领域专业知识的人来说，这个资源都极其宝贵。
图书信息
全面涵盖模式识别和机器学习
强调现代贝叶斯视角
包含概率图模型
涵盖确定性推理方法
适合高年级本科生和博士生
面向研究人员和从业者
不假定对主题有先验知识
全彩精装版
包含431个分级练习
提供练习解答和讲师支持
可下载PDF格式
适合的读者
- 学术研究
- 研究基础
- 专业发展
- 计算机视觉
- 数据挖掘
- 生物信息学
- 信号处理
