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模式识别与机器学习（Pattern Recognition and Machine Learning）
描述
在过去十年中，机器学习在实际应用中的显著增长伴随着许多基础算法和技术的重要发展。例如，贝叶斯方法已经从一个小众领域发展成为主流，而图形模型则成为描述和应用概率技术的通用框架。贝叶斯方法的实际应用性得到了极大提升，这得益于诸如变分贝叶斯和期望传播等近似推理算法的开发。同时，基于核的新模型对算法和应用产生了重大影响。
这本全新的教科书反映了这些最新进展，同时全面介绍了模式识别和机器学习领域。它面向高级本科生或第一年博士生，以及研究人员和从业者。本书不假设读者具备模式识别或机器学习概念的先验知识。读者需要熟悉多元微积分和基本线性代数，并且有一些概率论的使用经验会很有帮助，但不是必需的，因为本书包含了对基本概率论的自包含介绍。
本书适用于机器学习、统计学、计算机科学、信号处理、计算机视觉、数据挖掘和生物信息学等课程。为课程教师提供了广泛的支持，包括超过400个练习题，难度分级。部分练习的示例解答可在本书网站上获取，而其余练习的解答可由教师从出版商处获得。本书还提供了大量附加材料，鼓励读者访问本书网站以获取最新信息。
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