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寻找数据中模式的问题是一个基本的问题,有着很长的很成功的历史。例如,16世纪Tycho Brahe的大量的观测使得Johannes Kepler发现行星运行的经验性规律,这反过来给经典力学的发 展提供了跳板。类似地,原子光谱的规律的发现在20世纪初期对于量子力学的发展和证明有着 重要的作用。模式识别领域关注的是利用计算机算法自动发现数据中的规律,以及使用这些规 律采取将数据分类等行动。

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Pattern Recognition and Machine Learning英文版+中文版+读书笔记

第一章 Introduction 由西安交通大学常象宇博士主讲,深入浅出癿仃终了机器学习癿基本概念、学习理论、模型选择、维灾等。 第事章 Probability Distributions 癿贝塔-事顷弅、狄利兊雷-多顷弅共轭、高斯分布、指数族等径基础 也径重要。出二各种原因我前后讲了三次,直到比较满意为止。 理解机器学习莫过二仅最基础癿线性模型开始, 第三章 Linear Models for Regression 由西北大学 planktonli 老师主讲,仃终了线性基函数模型、正则化斱法、贝右斯线性回弻及其不核函数癿联系等内容, 为后面几章打下了良好基础。 第四章 Linear Mode

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微软剑桥研究院实验室主任Christopher Bishop的经典著作《模式识别与机器学习》,Pattern Recognition and Machine Learning,简称PRML。机器学习经典著作,容易上手。

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