豆瓣9.5，機器學習“圣經”PRML終于出中文版了！

在人工智能飛速發展的今天，有一本書早在2006年就已問世，卻始終屹立不倒，被全球學者奉為經典，稱為機器學習的“圣經”。它就是克里斯托弗·畢曉普（Christopher M. Bishop）的《模式識別與機器學習》，簡稱“PRML”。該書在豆瓣保持著9.5分的驚人高分，評論區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展，并強調現代貝葉斯視角的機器學習教科書。出版僅一年后，它就被加州大學、布法羅大學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年韓國科學院優秀學術圖書選。

在國內，從中科院自動化所、中科院軟件所，到西安交通大學、西北大學，眾多高校的老師和博士都組織讀書會研讀這本書。日本各大學也普遍設有該書的讀書會，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這本書，領略其魅力。

Part.1

傳奇作者，深厚底蘊

這本書的作者Christopher M. Bishop并非普通的計算機科學家，他擁有顯赫的學術背景和業界地位：現任微軟劍橋研究院實驗室主任、愛丁堡大學計算機科學榮譽教授、劍橋大學達爾文學院院士，同時還是英國人工智能委員會成員與首相科技委員會成員。

▲Christopher M. Bishop

Bishop的學術之路始于物理學。他在牛津大學圣凱瑟琳學院獲得物理學學士學位，后在愛丁堡大學獲得理論物理學博士學位，導師之一正是后來獲得諾貝爾物理學獎的彼得·希格斯。博士畢業后，他曾在卡勒姆實驗室從事磁約束聚變等離子體的物理研究，后來因對機器學習產生興趣，便徹底轉入這一領域。

關于創作本書的初衷，Bishop曾在采訪中坦言：“寫書是我學習這個領域的方式。”他的第一本書Neural Networks for Pattern Recognition出版于1995年，是他作為領域新人的學習成果。

而PRML則不同——2006年本書出版之際，機器學習領域已經逐漸成熟，但相關的學習資料卻較為分散，缺乏統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、連貫的學習教材，讓大家能用統一的符號和理論框架，學習不同的機器學習主題。

他始終致力于將復雜的機器學習概念以清晰易懂的方式呈現：書中豐富的案例、直觀的圖表以及精心設計的習題，都是為了幫助讀者更好地理解和掌握機器學習的核心知識。全書以貝葉斯理論為基石，構建起完整的機器學習理論體系，使讀者能從根本上理解機器學習算法的本質和內在邏輯。

Part.2

為什么這本書值得一讀？

（1）貝葉斯視角，獨特解讀

Bishop在書中構建了一套基于貝葉斯理論的統一解釋框架。在機器學習領域，貝葉斯理論為處理不確定性和概率推理提供了強大的框架。他從這一視角出發，對各種機器學習算法和模型進行了深入剖析，使讀者能夠從統一的視角理解不同方法的本質。

正如Bishop所說：“貝葉斯框架是一個非常自然的基石，你可以在此基礎上構建和思考機器學習。”

（2）結構合理，循序漸進

本書憑借“從基礎到高級”的平衡結構，成為適合不同層次讀者學習的優秀教材。

全書共14章，開篇從概率論、決策論等基礎主題切入，逐步引入回歸問題、判別問題等機器學習的基本概念和方法。在讀者掌握基礎知識后，再進一步介紹支持向量機、提升等20世紀90年代出現的先進方法，以及內核技巧、圖形模型等擴大機器學習算法應用范圍的關鍵技術。

最后，深入探討MCMC（馬爾可夫鏈蒙特卡羅）、變分貝葉斯等高級主題，這些內容對于貝葉斯理論的實際應用至關重要。

以“神經網絡”章節為例，先介紹神經網絡的基本結構和原理，讓讀者對神經網絡有一個初步的認識。接著講解用誤差反向傳播方法實現學習的過程，深入剖析神經網絡的訓練機制。

然后引入梯度下降法的優化以及黑塞矩陣的近似等內容，進一步提升讀者對神經網絡優化的理解。

這種由淺入深、層層遞進的結構，完全符合讀者的認知規律，能幫助讀者逐步掌握復雜知識、大幅降低學習難度。

（3）圖表直觀，輔助理解；豐富練習，鞏固知識

在機器學習和模式識別領域，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。而本書與傳統機器學習書籍堆砌數學公式不同，是全球首部采用四色印刷技術的機器學習教材，書中大量使用彩色圖表來直觀解釋復雜的數學公式和算法。

這些圖表不僅讓學習過程更加生動，也能幫助讀者快速理解核心概念，這在將機器學習方法應用于實際問題時特別有用。在介紹概率分布時，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多個分級練習，部分練習在網站上有示例解決方案，其余練習的解決方案可供教師使用。這些練習是檢驗理解程度的絕佳方式。

Part.3

大咖力薦，讀者盛贊，口碑見證實力

學術界的高度認可：

“這本制作精美的書面向高級本科生、博士生以及研究人員和從業者，主要是在機器學習或相關領域......一個強大的特點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，可能構成幾門高級統計課程的基礎。對于閱讀小組來說，這將是一個不錯的選擇。

——約翰·梅因唐納（John Maindonald）為《統計軟件雜志》撰稿

“克里斯托弗·畢曉普的......技術闡述既清晰又數學嚴謹。......在 700 多頁清晰、插圖豐富的文本中，他開發了一個通用的統計框架，其中包括......機器學習。......這是一本教科書，包含廣泛的練習、對導師的指導，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數據分析師最喜歡的桌面伴侶。

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

業內專家的真誠推薦：

正如日文版的譯者所說：“沒有其他書能讓你在一本書中學到這么多東西，我強烈感受到了作者在數量和質量方面的能力。這是一本好書，我不僅推薦給領域專家，更推薦給對人工智能、機器學習和數據挖掘等應用技術感興趣的高校與企業研究人員，以及想深耕該領域的本科生和研究生。”

《概率論沉思錄》中文版譯者推薦：“PRML號稱貝葉斯機器學習的圣經，以貝葉斯視角貫穿全書，強調概率建模與推斷的數學嚴謹性。本書第2章系統介紹概率論基礎，涵蓋高斯分布、指數族分布等核心分布及其性質，還闡釋了共軛先驗（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：“本書是經典中的經典，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題的，不然不算看完一遍哦！”

知乎1.8萬粉絲、汽車之家后臺開發工程師認為：“在機器學習領域，本書幾乎是每個人都會讀的。”

初學者的真實感受：

知乎3.2萬粉絲、中國科學技術信息研究所助理研究員分享，曾經因為讀完這本書拿到了碩士畢業優秀論文。

另一位豆瓣讀者指出：“本書在導師的書單上，適合有基礎的人讀，讀起來實在是爽。”

▲豆瓣讀者評價

▲亞馬遜讀者評價

Part.4

不負經典之名

《模式識別與機器學習》之所以能成為經典，不僅在于內容的全面性和深度，更在于它構建了一套統一、連貫的知識體系，讓讀者能夠真正理解機器學習的內在邏輯而非表面技術。

Bishop在書中展現的“物理學家思維”——先尋找基本原理，構建統一框架，再用它解決各種看似不同的問題——正是這本書最大的價值。

如果你真正想在機器學習領域打下堅實基礎，而非浮于表面地調用幾個算法庫，那么這本書絕對值得你投入時間研讀。如今有了中文版，閱讀起來更加便利，不妨就從今天開始，與這本經典之作展開一場深度對話吧！