1 Probabilistic Machine Learning - An Introduction 英文PDF下载

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1.1 书籍简介

本书通过概率建模和贝叶斯决策理论的统一视角，对机器学习（包括深度学习）进行了详细且最新的介绍。本书涵盖了数学背景（包括线性代数和优化）、基础监督学习（包括线性和逻辑回归以及深度神经网络）以及更高级的主题（包括迁移学习和无监督学习）。

本书源自作者2012年出版的书《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》。这不仅仅是一个简单的更新，这是一本全新的书，反映了自 2012 年以来该领域的巨大发展，尤其是深度学习。此外，新书附有在线Python代码，使用了scikit-learn、JAX、PyTorch、Tensorflow等库，可以用来复现几乎所有的图形；该代码可以使用基于云的笔记本在网络浏览器中运行，并为本书中讨论的理论主题提供了实用的补充。本介绍性文本之后将是涵盖更高级主题的续集，采用相同的概率方法。

1.2 资源下载

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