机器学习的概率视角

简介：
本书从概率论的角度探讨机器学习的核心概念与算法，深入浅出地介绍了如何利用统计模型解决实际问题，并涵盖贝叶斯理论及应用。适合数据科学家和相关专业读者研读。 《机器学习：概率视角》（自适应计算与机器学习系列）一书针对当今网络化数据洪流提出了自动化数据分析方法的需求，而机器学习正是提供这些方法的领域。本书为读者提供了基于统一的概率论角度对整个机器学习领域的全面介绍。 该教材涵盖了广泛的深度内容，并包括了必要的基础知识背景材料，如概率、优化和线性代数等主题的同时也讨论了最近在条件随机场、L1正则化以及深度学习方面的进展等内容。全书采用了一种非正式且易于理解的写作风格，并结合了大量的彩色图像与实际应用案例（例如生物信息学、文本处理、计算机视觉及机器人技术）来展示重要算法的伪代码。 本书强调基于模型的方法，而非提供各种启发式方法的食谱，在描述几乎所有所讨论到的模型时都使用了图论语言以简洁且直观的方式表达。此外，这些模型大多数已被实现为一个名为PMTK（概率建模工具包）的MATLAB软件库，并免费向公众开放。 本书适合具备大学本科水平数学基础的大四学生以及刚开始攻读研究生学位的学生阅读和学习。