資料介紹
模式識別起源于工程,而機器學習起源于計算機科學。然而,這些活動可以看作是同一領域的兩個方面,并且它們一起在過去十年中經歷了實質性的發(fā)展。特別是,貝葉斯方法已經從一個專家領域發(fā)展成為主流,而圖形模型已經成為描述和應用概率模型的通用框架。同時,隨著變分貝葉斯和期望傳播等一系列近似推理算法的發(fā)展,貝葉斯方法的實用性大大增強,基于核的新模型也對算法和應用產生了重大影響。
這本新教材反映了這些最新的發(fā)展,同時提供了模式識別和機器學習領域的全面介紹。它適用于高級本科生或博士一年級學生,以及研究人員和實踐者,并且假設沒有模式識別或機械學習概念的先前知識。多元微積分和基礎線性代數的知識是必需的,一些對概率的熟悉是有幫助的,雖然不是必須的,這本書包括對基本概率理論的自成一體的介紹。
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因為這本書的范圍很廣,所以不可能提供完整的參考書目,特別是沒有試圖提供準確的思想歷史分布。相反,其目的是提供比這里可能提供的更詳細的參考資料,并希望提供進入,在某些情況下,是非常廣泛的文獻的切入點。由于這個原因,這些參考資料經常是針對最新的教科書和評論文章,而不是原始資料。
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