PRML为何是机器学习的经典书籍中的经典？ 第1页
1
zhang-han-41-45 网友的相关建议:
都说PRML是机器学习的经典中的经典，是每个机器学习相关方向必须啃得书籍，那么PRML到底经典在哪里呢？与其他的书籍相比，有哪些过人之处？
1
相关话题
逃离丧尸包围的游戏，你能否逃生？强化学习和自适应控制的关系是什么？
有哪些LSTM(Long Short Term Memory)和RNN(Recurrent)网络的教程？
主动学习(Active learning)算法的原理是什么，有哪些比较具体的应用？
如何用机器学习判断《溪岸图》是否董源真迹？
你认为最优美的数据结构是什么？
各种机器学习算法的应用场景分别是什么（比如朴素贝叶斯、决策树、K 近邻、SVM、逻辑回归最大熵模型）？
数学类课程定理的复杂证明有必要掌握吗？
机器学习中非均衡数据集的处理方法？
如何判断这两份代码的时间复杂度？
前一个讨论
云计算在中国的市场格局是怎样的？
相关的话题
如何评价剑桥，腾讯， DeepMind以及港大团队新作 SimCTG ?谷歌翻译原理是什么，从语言A到B，中间是否要翻译成中介语言C（如英语）？
神经网络为什么可以（理论上）拟合任何函数？
如何看待软件工程师觉得学习算法没用？
为什么有些算法工程师从来不谈业务，不谈解决问题，不谈价值挖掘，开口闭口就是算法模型，炼丹调参工程化？
TensorFlow 有哪些令人难以接受的地方？
信息熵是什么？
精通 R 是一种怎样的体验？
为什么都说神经网络是个黑箱？
神经网络为什么可以（理论上）拟合任何函数？
程序员能 20 分钟徒手写出一个没 bug 的 KMP 算法吗？（可以调试）
如何评价周志华在微博对 AlphaGo 和机器学习技术的评论？
如何理解算法时间复杂度的表示法，例如 O(n²)、O(n)、O(1)、O(nlogn) 等？
如何看待 2021 年图灵奖授予美国计算机科学家 Jack J. Dongarra?
为什么deep lab v3起，输出不再接 DenseCRF了？
三门问题(蒙提霍尔悖论)变种，如果主持人不知道哪个门是汽车随便蒙门打开正好是羊这时观众还需要换门吗？
1000桶水，其中一桶有毒，猪喝毒水后会在15分钟内死去，想用一个小时找到这桶毒水，至少需要几头猪？
为什么有些学数学的看不惯甚至鄙视 Deep Learning？
人工智能技术会不会最终赶上微积分的历史地位？
非CS背景，如何快速上手机器学习？
为什么交叉熵（cross-entropy）可以用于计算代价？
测试集在构造的时候需要人为控制其中应该正确的和应该错误的数据比例吗？
为什么有人说弄懂了《算法导论》的 90%，就超越了 90%的程序员？
特征工程中的「归一化」有什么作用？
如何理解矩阵对矩阵求导？
如何用简单易懂的例子解释条件随机场（CRF）模型？它和HMM有什么区别？
ICLR 2021 有什么值得关注的投稿？
如果按国家分，哪个国家编程最厉害？有没有代表人物？
能否介绍一下强化学习（Reinforcement Learning），以及与监督学习的不同？
如何看待在某度搜不到megengine官网？