google研究科学家Kevin P. Murphy几率机械进修典范教材再版,PDF免费下载

google研究科学家 Kevin P. Murphy 的几率机械进修册本即将发行第二版了。经历了近十年的发展之后,这本人工智能畛域典范册本的实质丰富了不少(从页数上也能看出来)。

在机械进修畛域,不管是学生、研究人员还是业界人士,都应该读过一本名为《机械进修:鉴于几率论的观点》的册本。

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这是google研究科学家 Kevin P. Murphy 撰写的典范机械进修图书,共 1100 页左右,自 2012 年由 MIT 出书社发行以来,广受好评。并获得了 2013 年 DeGroot 统计科学畛域最佳册本奖。有人说,这是自己心目中 ML 畛域三大典范教材之一。

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还有人说,这本书适合「没时间看 Paper 的自学民工」。

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但也有无数读者发现,这本书中出现的印刷错误较多。Anyway,它仍然不失为一本优秀的机械进修册本。近日,作者 Kevin P. Murphy 正式宣布,该册本将在 2021 年再版,实质革新、更全。

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在加入google之前,Kevin P. Murphy 是不列颠哥伦比亚大学(UBC)的终身副教授。他在加州大学伯克利分校获得博士学位。Kevin P. Murphy 提到:「在 2020 年春天,第二版的草稿已经差不多 1600 页了。不过 MIT 出书社告诉我,他们无法出书一本 1600 页的册本,因此我将其拆分成了两卷,并寻求了几位同事的帮助,来完成最后 15% 的部分。」现在的结果是,将会在有两本新的册本出书。一本是《几率机械进修:简介(Probabilistic Machine Learning: An Introduction)》,PDF 版本和 Python 代码目前已经发布;一本是《几率机械进修:进阶(Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics)》,为第一本的续,实质正在准备中,预计 2022 年出书。每本书都加入了无数新的材料,包括深度进修畛域的一些主题以及其他进展,比如生成模型、变分推理、强化进修等。为了让这一版实质自成一体,作者还增添了一些例如优化和线性代数方面的背景实质。册本第一卷整体目次以下:

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在短目次之后,书内也提供了详细的长目次。册本 PDF 地址:https://github.com/probml/pml-book/releases/download/2020-12-28/pml1-2020-12-28.pdf另外一个重要变化是,这版所有的软件都是使用 Python 而不是 Matlab。新的代码使用的是标准 Python 库,如 Numpy、Scipy、Scikit-Learn 等。一些示例特使鉴于各种深度进修库,如 TensorFlow、PyTorch 和 JAX。几乎每一章都有 Jupyter 笔记本,接洽了书中正文没有空间接洽的实际问题。阿姆斯特丹大学教授、高通技术副总裁 Max Welling 推荐说:「这是当前机械进修最全面和最易理解的书,还涵盖了深度进修和因果发现的最新进展。这次革新之后,它仍然是我们这个畛域的参考册本,研究者应该将它摆在办公桌上。」牛津大学计算机系副教授、艾伦图灵研究所研究员 Yarin Gal 表示:「现在有无数关于机械进修的书,但没有一本像这本一样全面。对于这本书所做的大量工作,我感到惊讶,无数人肯定会用它来培养下一代机械进修专家。」第二卷实质也正在准备中,目次以下:

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只是希望这次,不要再在收藏夹里吃灰了……

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「20分钟翻完50页,然后永远不再见?」

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