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毫不夸张地说，PRML 当之无愧算得上是 AI 领域的圣经了。PRML 涵盖面广，语言通俗，例子和习题更加详细，附带更多基础性的讲解和指引，难度梯度设置更为合理，是其深受广大中老年 PHD 朋友喜爱的原因。

许多领域的学生和研究者都可以用到它，包括机器学习，统计学，计算机科学，信号处理，计算机视觉，数据挖掘和生物信息学等。

PRML 内容十分丰富，共有 14 章的内容，每一章都是干货满满。整体目录如下：

第一章介绍
第二章概率分布

第三章线性回归模型

第四章线性分类模型

第五章神经网络

第六章内核方法

第七章稀疏内核机器

第八章图形模型

第九章混合模型和EM

第十章近似推断

第十一章采样方法

第十二章连续潜在变量

第十三章顺序数据

第十四章组合模型
百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1LuLeiBMlJl7nvFuLtyxRng

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