《PRML:模式识别与机器学习(中文版)》
绪论 概率分布 回归的线性模型 分类的线性模型 神经网络 核方法 稀疏核机 图模型 混合模型和EM 近似推断 采样方法 连续潜在变量 顺序数据 组合模型 附录A数据集 附录B概率分布 附录C矩阵的性质 附录D变分法 附录E拉格朗日乘数法
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