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毫不夸张地说，PRML 当之无愧算得上是 AI 领域的圣经了。PRML 涵盖面广，语言通俗，例子和习题更加详细，附带更多基础性的讲解和指引，难度梯度设置更为合理，是其深受广大中老年 PHD 朋友喜爱的原因。

许多领域的学生和研究者都可以用到它，包括机器学习，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。

PRML 内容十分丰富，共有 14 章的内容，每一章都是干货满满。整体目录如下：

第一章 介绍
第二章 概率分布

第三章 线性回归模型

第四章 线性分类模型

第五章 神经网络

第六章 内核方法

第七章 稀疏内核机器

第八章 图形模型

第九章 混合模型和EM

第十章 近似推断

第十一章 采样方法

第十二章 连续潜在变量

第十三章 顺序数据

第十四章 组合模型
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分享 AI 圣经 PRML《模式识别与机器学习》百度云链接毫不夸张地说，PRML 当之无愧算得上是 AI 领域的圣经了。PRML 涵盖面广，语言通俗，例子和习题更加详细，附带更多基础性的讲解和指引，难度梯度设置更为合理，是其深受广大中老年 PHD 朋友喜爱的原因。许多领域的学生和研究者都可以用到它，包括机器学习，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。PRML 内... ESL、 PRML 和MLAPP这三个缩写都与 机器学习 （Machine Learning）有关。 ESL是指《统计学习基础》（The Elements of Statistical Learning）一书，该书由斯坦福大学的教授和学者共同编写，被认为是 机器学习 领域的经典著作之一。该书介绍了各种统计学习方法，涵盖了监督学习、无监督学习以及半监督学习等多个方面。 PRML 则是指《 模式 识别 与 机器学习 》（Pattern Recognition and Machine Learning）一书，由 机器学习 领域的知名学者Christopher M. Bishop所著。该书全面介绍了 机器学习 中的各种方法和技术，包括基础的概率论知识、决策树、神经网络、支持向量机等高级算法。 最后，MLAPP则是指《 机器学习 ：一种概率建模方法》（Machine Learning: A Probabilistic Perspective），该书由 机器学习 领域的知名学者Kevin P. Murphy所著。该书介绍了基于概率模型的 机器学习 方法，讲解了从贝叶斯定理、矩阵分解、隐马尔可夫模型（HMM）到高斯混合模型（GMM）、因子分析等多个方面的知识。 总之，这三本书都是 机器学习 领域的重要参考书籍，对于学习和研究 机器学习 技术的人来说，都是不可或缺的参考资料。 ### 回答2： ESL、 PRML 和MLAPP都是 机器学习 领域常用的教材。ESL是The Elements of Statistical Learning的缩写，由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman合著，首次出版于2001年。这本书是统计学家写给计算机科学家的 机器学习 经典入门教材。 PRML 是Pattern Recognition and Machine Learning的缩写，由Christopher Bishop撰写，于2006年首次出版。 PRML 的内容分为二部分： 模式 识别 和 机器学习 ，全书通过实例详细介绍了许多概念与算法的实现和优化。 MLAPP是Machine Learning: A Probabilistic Perspective 的缩写，由Kevin Murphy所写，于2012年首次出版。与之前两本书不同的是，MLAPP将概率论贯穿了整本书，采用了广泛的实例和实际应用，是一本现代化的、重视概率与贝叶斯方法的 机器学习 教材。 综合来看，ESL、 PRML 和MLAPP都是非常优秀的 机器学习 教材，它们都对 机器学习 的基本概念和算法有深入的阐述和介绍，并可供初学者、中级者以及专业从业者参考使用。需要根据自己的需要和背景去选择使用哪一本教材。