《模式识别与机器学习》 - Christopher Bishop 详细介绍了模式识别和机器学习的基础理论和技术

资源介绍:

《模式识别与机器学习》（Pattern Recognition and Machine Learning）是Christopher M. Bishop所著的一本经典教材，详细介绍了模式识别和机器学习领域的基本理论和方法。以下是对该书的具体介绍： 内容简介 《模式识别与机器学习》系统地介绍了模式识别和机器学习的基本概念、理论和方法，覆盖了从概率分布、贝叶斯方法，到图模型、神经网络等一系列主题。该书以统计学习理论为基础，详细讨论了各种算法和模型，并通过大量的实例和习题帮助读者理解和应用这些方法。 章节概述 机器学习和模式识别的基本概念和应用领域。 概率论基础，概率分布及其在模式识别中的应用。 线性回归、线性分类器、支持向量机（SVM）等线性模型。 Fisher判别分析、多类别分类器。 感知机、多层前馈神经网络、反向传播算法。 支持向量机、核函数、核技巧。 贝叶斯网络、马尔可夫随机场、推理和学习。 混合模型和EM算法高斯混合模型、期望最大化（EM）算法。 变分推断、MCMC方法。 马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）、Gibbs采样。 主成分分析（PCA）、因子分析、独立成分分析（ICA）。