搞機器學習、深度學習的人都應該聽說過一本經典教材：《Pattern Recognition and Machine Learning》，中文譯名《模式識別與機器學習》，簡稱 PRML。出自微軟劍橋研究院實驗室主任 Christopher Bishop 大神之手。對，就是豆瓣評分 9.5 的這本書。

PRML 涵蓋面廣，語言通俗，例子和習題更加詳細，附帶更多基礎性的講解和指引，難度梯度設置更為合理，是其深受廣大中老年 PHD 朋友喜愛的原因，是當之無愧的AI圣經。

許多領域的學生和研究者都可以用到它，包括機器學習，統計學，計算機科學，信號處理，計算機視覺，數據挖掘和生物信息學等。

PRML 內容十分豐富，共有 14 章的內容，每一章都是干貨滿滿。整體目錄如下：

• ***章 介紹
• 第二章 概率分布
• 第三章 線性回歸模型
• 第四章 線性分類模型
• 第五章 神經網絡
• 第六章 內核方法
• 第七章 稀疏內核機器
• 第八章 圖形模型
• 第九章 混合模型和EM
• 第十章 近似推斷
• 第十一章 采樣方法
• 第十二章 連續潛在變量
• 第十三章 順序數據
• 第十四章 組合模型

這本書雖然很經典很干貨，但是書籍總頁數達 700 多頁,而且全書都是英文。紅色石頭相信很多人在啃這本書的時候有遇到了很多困難！重點來了！就在剛剛，PRML 被微軟“開源”了。

這本書的官網為：

https://www.microsoft.com/en-us/research/people/cmbishop/#!prml-book

全書完整的 pdf 下載地址為：

https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf

該書完整的代碼官方發出了 Matlab 版本，地址如下：

http://prml.github.io/

當然 ctgk 也在 GitHub 上發布了更常用的 Python 版本，已經超過 2k 星標了。地址如下：

https://github.com/ctgk/PRML