内容简介
《模式识别与机器学习》是一本关于模式识别和机器学习领域的专业书籍。本书深入探讨了模式识别的基本理论和方法，并结合实际应用案例，详细介绍了机器学习在模式识别中的应用。
书中内容包括但不限于：模式识别的基本概念、统计模式识别、结构模式识别、神经网络、支持向量机、深度学习等。每一章节都配有丰富的图表和实例，帮助读者更好地理解和掌握相关知识。
目录
⽬录
1 绪论
1.1 例⼦：多项式曲线拟合
1.2 概率论
1.3 模型选择
1.4 维度灾难
1.5 决策论
1.6 信息论
1.7 练习
2 概率分布
2.1 ⼆元变量
2.2 多项式变量
2.3 ⾼斯分布
2.4 指数族分布
2.5 ⾮参数化⽅法
2.6 练习
3 回归的线性模型
3.1 线性基函数模型
3.2 偏置-⽅差分解
3.3 贝叶斯线性回归
1 绪论
1.1 例⼦：多项式曲线拟合
1.2 概率论
1.3 模型选择
1.4 维度灾难
1.5 决策论
1.6 信息论
1.7 练习
2 概率分布
2.1 ⼆元变量
2.2 多项式变量
2.3 ⾼斯分布
2.4 指数族分布
2.5 ⾮参数化⽅法
2.6 练习
3 回归的线性模型
3.1 线性基函数模型
3.2 偏置-⽅差分解
3.3 贝叶斯线性回归
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3. 我们分享这些书籍，纯粹是出于知识分享的热情，以及对互联网分享精神的高度认同和践行，不以盈利为目的。
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