【干货】机器学习经典书PRML 最新 Python 3 代码实现，附最全 PRML 笔记视频学习资料

【导读】最近GitHub上网友ctgk更新公布了Python3实现的经典机器学习图书《Pattern Recognition and Machine Learning》中的代码。在它之前曾有过Matlab版本，而新公布的版本采用机器学习领域最流行的python代码实现，比较符合大家的使用习惯。最重要的是代码以Jupyter notebook形式呈现，可视化结果非常适合边看书边调试代码。专知内容组特定整理PRML相关资料，供大家参考学习。

MLPR python 代码链接： https://github.com/ctgk/PRML

▌PRML书籍

PRML是模式识别和机器学习领域的经典著作，出版于2007年。该书作者 Christpher M. Bishop 是模式识别和机器学习领域的大家，其1995年所著的“Nerual Networks for Pattern Recognition”也是模式识别、人工神经网络领域的经典著作。

PRML深入浅出地介绍了模式识别与机器学习的基本理论和主要方法，同时还涵盖了模式识别与机器学习领域的一些最新进展，不仅适合初学者学习，而且对专业研究人员也有很大的参考价值。

目录

• 导论
• 概率分布
• 线性回归模型
• 线性分类模型
• 神经网络
• 核方法
• 讲SVM
• 现代基于图模型
• EM 算法
• 近似推断
• 采样
• PCA及一些改进
• HMM 模型和LDS
• 集成方法