豆瓣9.5，機(jī)器學(xué)習(xí)“圣經(jīng)”PRML終于出中文版了！

在人工智能飛速發(fā)展的今天，有一本書早在2006年就已問世，卻始終屹立不倒，被全球?qū)W者奉為經(jīng)典，稱為機(jī)器學(xué)習(xí)的“圣經(jīng)”。它就是克里斯托弗·畢曉普（Christopher M. Bishop）的《模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)》，簡稱“PRML”。該書在豆瓣保持著9.5分的驚人高分，評論區(qū)幾乎清一色的五星好評。這本書被周志華、劉鐵巖、吳飛、劉云浩、謝賽寧、Datawhale 聯(lián)袂推薦，全球眾多頂尖高校采用為教材！

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這本書的獨(dú)特之處在于，它是第一本全面涵蓋概率圖形模型、確定性推理方法等最新發(fā)展，并強(qiáng)調(diào)現(xiàn)代貝葉斯視角的機(jī)器學(xué)習(xí)教科書。出版僅一年后，它就被加州大學(xué)、布法羅大學(xué)等世界多所知名院校選為教材，還被翻譯成日文、韓文等多種語言，更獲得2019年韓國科學(xué)院優(yōu)秀學(xué)術(shù)圖書選。

在國內(nèi)，從中科院自動(dòng)化所、中科院軟件所，到西安交通大學(xué)、西北大學(xué)，眾多高校的老師和博士都組織讀書會(huì)研讀這本書。日本各大學(xué)也普遍設(shè)有該書的讀書會(huì)，其影響力可見一斑。如今中文版的推出，徹底消除了語言障礙，讓更多人能夠輕松地走進(jìn)這本書，領(lǐng)略其魅力。

Part.1

傳奇作者，深厚底蘊(yùn)

這本書的作者Christopher M. Bishop并非普通的計(jì)算機(jī)科學(xué)家，他擁有顯赫的學(xué)術(shù)背景和業(yè)界地位：現(xiàn)任微軟劍橋研究院實(shí)驗(yàn)室主任、愛丁堡大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)榮譽(yù)教授、劍橋大學(xué)達(dá)爾文學(xué)院院士，同時(shí)還是英國人工智能委員會(huì)成員與首相科技委員會(huì)成員。

▲Christopher M. Bishop

Bishop的學(xué)術(shù)之路始于物理學(xué)。他在牛津大學(xué)圣凱瑟琳學(xué)院獲得物理學(xué)學(xué)士學(xué)位，后在愛丁堡大學(xué)獲得理論物理學(xué)博士學(xué)位，導(dǎo)師之一正是后來獲得諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)的彼得·希格斯。博士畢業(yè)后，他曾在卡勒姆實(shí)驗(yàn)室從事磁約束聚變等離子體的物理研究，后來因?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生興趣，便徹底轉(zhuǎn)入這一領(lǐng)域。

關(guān)于創(chuàng)作本書的初衷，Bishop曾在采訪中坦言：“寫書是我學(xué)習(xí)這個(gè)領(lǐng)域的方式。”他的第一本書Neural Networks for Pattern Recognition出版于1995年，是他作為領(lǐng)域新人的學(xué)習(xí)成果。

而PRML則不同——2006年本書出版之際，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域已經(jīng)逐漸成熟，但相關(guān)的學(xué)習(xí)資料卻較為分散，缺乏統(tǒng)一的框架和清晰的闡述。Bishop希望通過這本書，為讀者提供一套全面、連貫的學(xué)習(xí)教材，讓大家能用統(tǒng)一的符號(hào)和理論框架，學(xué)習(xí)不同的機(jī)器學(xué)習(xí)主題。

他始終致力于將復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)概念以清晰易懂的方式呈現(xiàn)：書中豐富的案例、直觀的圖表以及精心設(shè)計(jì)的習(xí)題，都是為了幫助讀者更好地理解和掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的核心知識(shí)。全書以貝葉斯理論為基石，構(gòu)建起完整的機(jī)器學(xué)習(xí)理論體系，使讀者能從根本上理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的本質(zhì)和內(nèi)在邏輯。

Part.2

為什么這本書值得一讀？

（1）貝葉斯視角，獨(dú)特解讀

Bishop在書中構(gòu)建了一套基于貝葉斯理論的統(tǒng)一解釋框架。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，貝葉斯理論為處理不確定性和概率推理提供了強(qiáng)大的框架。他從這一視角出發(fā)，對各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型進(jìn)行了深入剖析，使讀者能夠從統(tǒng)一的視角理解不同方法的本質(zhì)。

正如Bishop所說：“貝葉斯框架是一個(gè)非常自然的基石，你可以在此基礎(chǔ)上構(gòu)建和思考機(jī)器學(xué)習(xí)。”

（2）結(jié)構(gòu)合理，循序漸進(jìn)

本書憑借“從基礎(chǔ)到高級(jí)”的平衡結(jié)構(gòu)，成為適合不同層次讀者學(xué)習(xí)的優(yōu)秀教材。

全書共14章，開篇從概率論、決策論等基礎(chǔ)主題切入，逐步引入回歸問題、判別問題等機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和方法。在讀者掌握基礎(chǔ)知識(shí)后，再進(jìn)一步介紹支持向量機(jī)、提升等20世紀(jì)90年代出現(xiàn)的先進(jìn)方法，以及內(nèi)核技巧、圖形模型等擴(kuò)大機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用范圍的關(guān)鍵技術(shù)。

最后，深入探討MCMC（馬爾可夫鏈蒙特卡羅）、變分貝葉斯等高級(jí)主題，這些內(nèi)容對于貝葉斯理論的實(shí)際應(yīng)用至關(guān)重要。

以“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”章節(jié)為例，先介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和原理，讓讀者對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一個(gè)初步的認(rèn)識(shí)。接著講解用誤差反向傳播方法實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)的過程，深入剖析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練機(jī)制。

然后引入梯度下降法的優(yōu)化以及黑塞矩陣的近似等內(nèi)容，進(jìn)一步提升讀者對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的理解。

這種由淺入深、層層遞進(jìn)的結(jié)構(gòu)，完全符合讀者的認(rèn)知規(guī)律，能幫助讀者逐步掌握復(fù)雜知識(shí)、大幅降低學(xué)習(xí)難度。

（3）圖表直觀，輔助理解；豐富練習(xí)，鞏固知識(shí)

在機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別領(lǐng)域，許多概念和模型都較為抽象，因此讀者往往難以通過文字描述完全理解。而本書與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)書籍堆砌數(shù)學(xué)公式不同，是全球首部采用四色印刷技術(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)教材，書中大量使用彩色圖表來直觀解釋復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和算法。

這些圖表不僅讓學(xué)習(xí)過程更加生動(dòng)，也能幫助讀者快速理解核心概念，這在將機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于實(shí)際問題時(shí)特別有用。在介紹概率分布時(shí)，用圖表展示不同概率分布的形狀和特征，使讀者能夠更直觀地理解它們之間的差異。

此外，書中提供了400多個(gè)分級(jí)練習(xí)，部分練習(xí)在網(wǎng)站上有示例解決方案，其余練習(xí)的解決方案可供教師使用。這些練習(xí)是檢驗(yàn)理解程度的絕佳方式。

Part.3

大咖力薦，讀者盛贊，口碑見證實(shí)力

學(xué)術(shù)界的高度認(rèn)可：

“這本制作精美的書面向高級(jí)本科生、博士生以及研究人員和從業(yè)者，主要是在機(jī)器學(xué)習(xí)或相關(guān)領(lǐng)域......一個(gè)強(qiáng)大的特點(diǎn)是幾何插圖和直覺的使用......這是一本令人印象深刻且有趣的書，可能構(gòu)成幾門高級(jí)統(tǒng)計(jì)課程的基礎(chǔ)。對于閱讀小組來說，這將是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

——約翰·梅因唐納（John Maindonald）為《統(tǒng)計(jì)軟件雜志》撰稿

“克里斯托弗·畢曉普的......技術(shù)闡述既清晰又?jǐn)?shù)學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)。......在 700 多頁清晰、插圖豐富的文本中，他開發(fā)了一個(gè)通用的統(tǒng)計(jì)框架，其中包括......機(jī)器學(xué)習(xí)。......這是一本教科書，包含廣泛的練習(xí)、對導(dǎo)師的指導(dǎo)，說明在哪里獲得完整的解決方案，以及本科課文中必不可少的彩色插圖。......它的清晰度和全面性將使其成為職業(yè)數(shù)據(jù)分析師最喜歡的桌面伴侶。

——（H. Van Dyke Parunak，ACM 計(jì)算評論，第 49 卷 （3），2008 年 3 月）

業(yè)內(nèi)專家的真誠推薦：

正如日文版的譯者所說：“沒有其他書能讓你在一本書中學(xué)到這么多東西，我強(qiáng)烈感受到了作者在數(shù)量和質(zhì)量方面的能力。這是一本好書，我不僅推薦給領(lǐng)域?qū)＜遥扑]給對人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等應(yīng)用技術(shù)感興趣的高校與企業(yè)研究人員，以及想深耕該領(lǐng)域的本科生和研究生。”

《概率論沉思錄》中文版譯者推薦：“PRML號(hào)稱貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)的圣經(jīng)，以貝葉斯視角貫穿全書，強(qiáng)調(diào)概率建模與推斷的數(shù)學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性。本書第2章系統(tǒng)介紹概率論基礎(chǔ)，涵蓋高斯分布、指數(shù)族分布等核心分布及其性質(zhì)，還闡釋了共軛先驗(yàn)（Conjugate Prior）在貝葉斯推斷中的作用。”

知乎1.4萬粉絲、出門問問程序員楊超評價(jià)：“本書是經(jīng)典中的經(jīng)典，我完整看了3遍以上。要算上沒看完的幾次，得有快10遍。”他建議：“無論通讀過幾遍，一定要有一遍是做完所有的課后習(xí)題的，不然不算看完一遍哦！”

知乎1.8萬粉絲、汽車之家后臺(tái)開發(fā)工程師認(rèn)為：“在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，本書幾乎是每個(gè)人都會(huì)讀的。”

初學(xué)者的真實(shí)感受：

知乎3.2萬粉絲、中國科學(xué)技術(shù)信息研究所助理研究員分享，曾經(jīng)因?yàn)樽x完這本書拿到了碩士畢業(yè)優(yōu)秀論文。

另一位豆瓣讀者指出：“本書在導(dǎo)師的書單上，適合有基礎(chǔ)的人讀，讀起來實(shí)在是爽。”

▲豆瓣讀者評價(jià)

▲亞馬遜讀者評價(jià)

Part.4

不負(fù)經(jīng)典之名

《模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)》之所以能成為經(jīng)典，不僅在于內(nèi)容的全面性和深度，更在于它構(gòu)建了一套統(tǒng)一、連貫的知識(shí)體系，讓讀者能夠真正理解機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)在邏輯而非表面技術(shù)。

Bishop在書中展現(xiàn)的“物理學(xué)家思維”——先尋找基本原理，構(gòu)建統(tǒng)一框架，再用它解決各種看似不同的問題——正是這本書最大的價(jià)值。

如果你真正想在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，而非浮于表面地調(diào)用幾個(gè)算法庫，那么這本書絕對值得你投入時(shí)間研讀。如今有了中文版，閱讀起來更加便利，不妨就從今天開始，與這本經(jīng)典之作展開一場深度對話吧！