AI バイブル PRML「パターン認識と機械学習」が Microsoft によって正式にオープンソース化されました。

機械学習やディープラーニングに携わっている人なら誰でも、「パターン認識と機械学習」、略して PRML という古典的な教科書について聞いたことがあるはずです。これは、マイクロソフト ケンブリッジ研究所の所長であるクリストファー ビショップによって作成されました。はい、Doubanスコア9.5のこの本です。

PRML は、カバー範囲が広く、言語が普及しており、例や演習がより詳細で、説明やガイダンスがより基本的で、難易度の勾配設定もより合理的です。これらが、中高年の博士号取得者の友人たちに深く愛され、AI のバイブルとしてふさわしい理由です。

機械学習、統計、コンピューターサイエンス、信号処理、コンピュータービジョン、データマイニング、バイオインフォマティクスなど、さまざまな分野の学生や研究者が使用できます。

PRML は全 14 章と非常に内容が豊富で、各章には役立つ情報が満載です。全体のディレクトリは次のとおりです。

• 第***章 はじめに
• 第2章 確率分布
• 第3章 線形回帰モデル
• 第4章 線形分類モデル
• 第5章 ニューラルネットワーク
• 第6章 カーネルメソッド
• 第7章 スパースカーネルマシン
• 第8章 グラフィカルモデル
• 第9章 混合モデルとEM
• 第10章 近似推論
• 第11章 サンプリング方法
• 第12章 連続潜在変数
• 第13章 シーケンシャルデータ
• 第14章 組み合わせモデル

この本は古典的で貴重な情報が満載ですが、700 ページ以上あり、すべて英語で書かれています。レッドストーンは、この本を読んでいるときに多くの人が多くの困難に遭遇したと信じています。ここからがポイントです！ちょうど今、PRML は Microsoft によって「オープンソース化」されました。

この本の公式ウェブサイトは次のとおりです。

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

完全な本の PDF ダウンロード アドレスは次のとおりです。

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

この本の完全なコードは Matlab バージョンで正式にリリースされており、アドレスは次のとおりです。

翻訳元:

もちろん、ctgk は GitHub でより一般的に使用されている Python バージョンもリリースしており、2,000 を超えるスターを獲得しています。住所は以下の通りです。

https://github.com/ctgk/PRML