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红色石头相信任何一个搞机器学习、深度学习的人都应该听说过一本经典教材：《Pattern Recognition and Machine Learning》，中文译名《模式识别与机器学习》，简称 PRML。出自微软剑桥研究院实验室主任 Christopher Bishop 大神之手。对，就是豆瓣评分 9.5 的这本书。

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

这本书虽然很经典很干货，但是书籍总页数达 700 多页,而且全书都是英文。红色石头相信很多人在啃这本书的时候有遇到了很多困难！重点来了！就在刚刚，PRML 被微软“开源”了。

这本书的官网为：

https://www.microsoft.com/en-us/research/people/cmbishop/#!prml-book

全书完整的 pdf 下载地址为：

https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf

该书完整的代码官方发出了 Matlab 版本，地址如下：

http://prml.github.io/

当然 ctgk 也在 GitHub 上发布了更常用的 Python 版本，已经超过 2k 星标了。地址如下：

https://github.com/ctgk/PRML

遗憾只有英文版？担心没有习题解析？想要读书笔记？都准备好了！红色石头也从热心的网友那里收集了 PRML 完整资源，包括书籍 pdf、习题、笔记、勘误表，更重要的是中文翻译 pdf！如下所示：

感谢这些网友的热心整理与总结！

这些资料已经打包好了，获取方式很简单，直接在公众号：AI有道（ID：redstonewill）后台回复：【PRML】即可！

开源 项目 prml 使用教程 prml Repository of notes, code and notebooks in Python for the book Pattern Recognition and Machine Learning by Christopher Bishop项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/prm/ prml 1. 项目的目录结构... \quadBishop 的大作《 模式识别 与 机器学习 》(Pattern Recognization and Maching Learning)，简称为 PRML ，这本 书 被认为是贝叶斯方法的扛鼎之作，我有幸忙里偷闲地把这本 书 通读了一遍并且也把各个章节的习题几乎完成了一遍，可以见我的博客，作为看完这本 书 最后一个环节，我想为我看完这本 书 做一个总结。总结分为如下几个部分，分别是阅读此 书 可以采取的方法，本 书 主要内 本文的原文连接是: https://blog.csdn.net/freewebsys/article/det ai ls/84847904 未经博主允许不得转载。 博主地址是：http://blog.csdn.net/freewebsys 1，关于 PRML 《Pattern Recognition and Machine Learning》，中文译名《 模式识别 与 机器学习 》，简称 PRML 。出... 原创 书 写，转载请注明出处http://www.cnblogs.com/xbinworld/archive/2013/04/25/3041505.html 今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning ( PRML ) 书 ，章节1.2，Probability Theory （上） 这一节是浓缩了整本 书 关于概率论的精华，突出一个不确定性（unc... 转自知乎：http://www.zhihu.com/question/20970802，作者杨超     本 书 是经典中的经典我完整看了3遍以上要算上没看完的几次得有快10遍 （剖析自己，没有一本是认真看完的）是的前几次我都是看的半途而废     另外我也看过数本相关领域的大而全的 书 ：如统计学习基础啊，kevin最新的那本啊，还有koller的以及jordan的图模型，以及以kernel为线索的 文章目录 机器学习 百科全 书 目录Pattern Recognition and Machine LearningThe Elements of Statistical Learning (Second edition)Machine Learning A Probabilistic Perspective西瓜 书 花 书 Reinforcement Learning:An Introduction (Second edition)统计学习方法（第2版）蒲公英 书 机器学习 百科全 书 目录 题目中的八本 书 合起来，姑且称为机. PRML （Pattern Recognition and Machine Learning） MLAPP （Machine Learning）副标题：A Probabilistic Perspective ESL  (The Elements of Statistical Learning) 书 籍资源获取方式： 关注微信号：读 书 舍  后台回复： A1 关注上方“深度学习技术前沿”，选择“星标公众号”，资源干货，第一时间送达！将 Bishop 大神的 PRML 称为 机器学习 圣经 一点也不为过，该 书 系统地介绍了 模式识别 和 机器学习 领域内详细的...