这本书为机器学习方面的经典书籍。
前言
模式识别在工程上有自己的起源，然而机器学习却起源于计算机科学。但是无论如何，这些活动都可以被认为是同一领域的两个方面。在过去的十年以来，它们都有了巨大的进步。尤其是贝叶斯方法（Bayesian method）从不被重视的方法变为了主流；同时在描述和应用概率模型时，概率图模型（graphical models）已经成为了普遍的框架。同样，通过近似推断算法（approximate inference algorithms）适用范围的增长（例如变化的贝叶斯（variatianal Bayes）和期望传播（expectationpropagation）），贝叶斯方法的实际适用性被大幅度的提高了。同样的，基于内核的新模型在算法与应用上也有了巨大的影响。模式识别在工程上有自己的起源，然而机器学
