Machine learning A Probabilistic Perspective

资 源 简 介

Machine learning A Probabilistic Perspective

详 情 说 明

机器学习：概率视角是一本将传统机器学习方法与概率统计理论相结合的经典著作。不同于单纯介绍算法实现，该书从概率论的基本原理出发，系统性地构建了机器学习算法的数学基础。

核心思想是将学习问题建模为概率推断过程，主要包括三个层次：利用概率分布描述数据和模型的不确定性；通过统计推断进行模型参数估计；运用概率图模型表达变量间的依赖关系。这种视角特别适合处理现实世界中普遍存在的噪声数据和部分可观测问题。

书中重点讨论了贝叶斯方法的独特优势，包括先验知识的自然整合、预测结果的不确定性量化等。对于经典算法如线性回归、聚类、神经网络等，都从概率密度估计的角度重新诠释，并延伸出诸如变分推断、马尔可夫链蒙特卡洛等高级主题。

该理论框架不仅统一了许多表面迥异的算法，还衍生出概率图模型、高斯过程等现代机器学习分支。对理解深度学习中的Dropout、贝叶斯神经网络等技术的理论基础具有重要启示作用。