Kevin Patrick Murphy是山景城谷歌的一名研究科学家,他在加州从事人工智能,机器学习,计算机视觉,自然语言理解。2011年加入谷歌之前,他是一名副教授(终身职位)英国大学计算机科学与统计学教授加拿大温哥华的哥伦比亚大学。在2004年加入UBC之前,他是麻省理工学院的博士后。凯文从剑桥大学获得学士学位,从剑桥大学获得工商管理学学士学位以及他在加州大学伯克利分校的博士学位。他发表过在会议和期刊上发表80篇论文这本1100页的教科书名为《机器学习:概率学》《透视》(麻省理工学院出版社,2012),荣获2013年度德格鲁特奖统计科学领域最佳书籍奖。凯文还是JMLR杂志的主编机器学习研究)2014- 2017。

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谷歌研究员Kevin Patrick Murphy撰写的经典机器学习图书,由MIT出版社出版,《Machine Learning: a Probabilistic Perspective》,自2012年发行以来就奉为经典机器学习书目。本书内容完整,讲解详细,便于阅读,方便工程使用。最近作者在Github上发布了关于本书的Python代码,更加方便使用!本文附带1098页pdf下载。

Python配套代码

Github: https://github.com/probml/pyprobml

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