概率机器学习（基础篇）

作者：[美] 凯文·P.墨菲

2026.7.1 出版

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主编推荐语

贝叶斯视角解析机器学习理论，覆盖基础到高级方法，附练习与符号说明。

内容简介

本书通过概率建模和贝叶斯决策理论的统一视角，详细且与时俱进地介绍了机器学习（包括深度学习）的理论和方法。书中涵盖了数学背景（包括线性代数和优化理论）、基础的监督学习方法（包括线性回归、逻辑回归和深度神经网络），以及更高级的主题（包括迁移学习和无监督学习）。章节末尾的练习让读者能够应用所学知识，附录部分则对书中使用的符号进行了说明。

出版方

机械工业出版社