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2019 年 10 月 25 日
经典书《机器学习：概率视角》（Machine Learning: a Probabilistic Perspective）第二版Python代码，附1098页pdf下载
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谷歌研究员Kevin Patrick Murphy撰写的经典机器学习图书，由MIT出版社出版，《Machine Learning: a Probabilistic Perspective》，自2012年发行以来就奉为经典机器学习书目。本书内容完整，讲解详细，便于阅读，方便工程使用。最近作者在Github上发布了关于本书的Python代码，更加方便使用！本文附带1098页pdf下载。

Python配套代码

Github: https://github.com/probml/pyprobml

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http://people.cs.ubc.ca/~murphyk/MLbook/
【1098页pdf】Machine Learning: a Probabilistic Perspective 【中文版】Solutions-to-Machine-Learning-A-Probabilistic-Perspective
MLP.pdf
264

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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