PRML笔记：模式识别与机器学习

骑猪看日落 2022-07-28 04:12 27阅读 0赞

http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51011724][blog.csdn.net_pipisorry_article_details_51011724]

统计学习方法-李航（适合快速入门）。

PRML： Pattern Recognition and Machine learning 机器学习和模型识别的必读书。

\[PRML笔记-Notes on Pattern Recognition and Machine Learning.pdf\]

\[[知乎pattern recognition and machine learning这本书怎么看？][pattern recognition and machine learning]\]

ESL（适合进阶,更详细系统的统计学习的知识The Elements of Statistical Learning）。

## Part I 基本概念和基础知识 ##

### 1.Introduction ###

> 介绍了概率论，区分了经典概率论（frequentist）和 Bayesian理论
> 
> Model Selection
> 
> Decision Theory
> 
> Information Theory

### 2.Probability Distribution  ###

> 简单的讲解了概率分布，重点是Gaussian Distribution，后面章节会被广泛应用，而且也是统计学习的基本假设。

## Part II  3\\4章讲线性模型    ##

### 3.Linear Models for Regression ###

> 3.1 常用的least squares的方法，亮点是它和Maximum likelihood的关系

### 4.Linear Models for Classification ###

4.1 Discriminant Function

> 重点讲到Fisher LDA

4.2 Probabilistic Generative Models  
4.3 Probabilistic Discriminative Models

> 重点讲到Logistic Regression。很有意思的是，Logistic Regression虽然名字是Regression， 确是分类的方法

4.4 The Laplace Approximation  
4.5 Bayesian Logistic Regression

## Part III 5\\6\\7章讲非线性模型 ##

### 5. Neural Network ###

> 这本书提到的神经网络是很早以前的内容，不涉及Deep Learning。书中有些方法和理论已经有点过时了，想要更好地学习神经网络以及深度网络，找一些更新的书来看

### 6. Kernel Methods ###

> RBF Kernel 和 Gaussian Processes

### 7. Sparse Kernel Methods ###

> 重点是SVM（Support Vector Machines）和 SVR
> 
>   
>

## Part IV  8\\10\\11\\13章讲基于图模型的理论 ##

### 8. Graphical Models ###

> 非常火热的model

### 10. Approximate Inference ###

### 11. Sampling Methods ###

### 13. Sequential Data ###

> 重点讲到HMM（Hidden Markov Models）

## Part V 从概率模型的latent variables观点 ##

### 9. Mixture Models and EM ###

> latents variable 是 discrete
> 
> 讲Clustering的方法。 K-Means， Guassian Mixture 以及 EM算法

### 12.  Continuous Latent Variable ###

> latents variable 是 continuous
> 
> PCA （Principal Component Analysis）及其变种

## Part VI  ##

### 14.  Combining Models ###

> Tree Models: Boosting, Bootstrap

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[blog.csdn.net_pipisorry_article_details_51011724]: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51011724
[pattern recognition and machine learning]: https://www.zhihu.com/question/20970802

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