豆瓣9.5分-模式识别与机器学习经典书籍推荐和导读

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今天给大家推荐和导读下克里斯托弗·毕晓普（Christopher M. Bishop）的《模式识别与机器学习》这本书，简称PRML。该书在豆瓣保持着9.5分的惊人高分，评论区几乎清一色的五星好评。这本书被周志华、刘铁岩、吴飞、刘云浩、谢赛宁、Datawhale 联袂推荐，全球众多顶尖高校采用为教材！

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实际上这本书早在2006年就已经出版。但是却始终屹立不倒，被全球学者奉为经典，称为机器学习的“圣经”。

这本书的独特之处在于，它是第一本全面涵盖概率图形模型、确定性推理方法等最新发展，并强调现代贝叶斯视角的机器学习教科书。出版仅一年后，它就被加州大学、布法罗大学等世界多所知名院校选为教材，还被翻译成日文、韩文等多种语言，更获得2019年韩国科学院优秀学术图书选。

在国内，从中科院自动化所、中科院软件所，到西安交通大学、西北大学，众多高校的老师和博士都组织读书会研读这本书。日本各大学也普遍设有该书的读书会，其影响力可见一斑。如今中文版的推出，彻底消除了语言障碍，让更多人能够轻松地走进这本书，领略其魅力。

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这本书的作者Christopher M. Bishop并非普通的计算机科学家，他拥有显赫的学术背景和业界地位：现任微软剑桥研究院实验室主任、爱丁堡大学计算机科学荣誉教授、剑桥大学达尔文学院院士，同时还是英国人工智能委员会成员与首相科技委员会成员。

Bishop的学术之路始于物理学。他在牛津大学圣凯瑟琳学院获得物理学学士学位，后在爱丁堡大学获得理论物理学博士学位，导师之一正是后来获得诺贝尔物理学奖的彼得·希格斯。博士毕业后，他曾在卡勒姆实验室从事磁约束聚变等离子体的物理研究，后来因对机器学习产生兴趣，便彻底转入这一领域。

2006年在PRML本书出版之际，机器学习领域已经逐渐成熟，但相关的学习资料却较为分散，缺乏统一的框架和清晰的阐述。Bishop希望通过这本书，为读者提供一套全面、连贯的学习教材，让大家能用统一的符号和理论框架，学习不同的机器学习主题。

他始终致力于将复杂的机器学习概念以清晰易懂的方式呈现：书中丰富的案例、直观的图表以及精心设计的习题，都是为了帮助读者更好地理解和掌握机器学习的核心知识。全书以贝叶斯理论为基石，构建起完整的机器学习理论体系，使读者能从根本上理解机器学习算法的本质和内在逻辑。

首先还是先说明下这本书适合哪些人员阅读。因为作者在2024年还最新出版了一本关于深度学习的经典书籍，即《深度学习：基础与概念》，本书一经问世，迅速攀升至亚马逊最畅销书籍排行榜的首位，Springer Nature 2024 年度最畅销著作的荣誉更是让它在学术出版界风头无两，被业界公认为 “深度学习领域迫切需要的现代教材”。

所以《深度学习》这本书也可以算作《机器学习》这本书的姐妹篇。我也整合结合两本书各自的侧重点进行一个简单的说明。对于今天推荐的PRML机器学习这本书，其理论基础是基础的概率统计学，贝叶斯方法、概率图模型，其侧重点在于传统机器学习和统计模式识别，也是在深度学习之前关于机器学习集大成之作。

简单来说这本书会更加偏理论基础知识一些，更加适合高校的学生，计算机和人工智能专业的学生，研究生等阅读该书，可以为后续过渡到深度学习打下更好的基础理论基础。

而对于24年出版的《深度学习》这本书，除了前面谈到的统计学，数学等基础理论知识介绍外，书籍也增加了更多关于神经网络、Transformers、大模型方面的知识介绍。其更加侧重于现代深度学习方法论。

如果详细比较来看，两本书都会讲到的内容包括：

• 概率论基础：两书都涵盖贝叶斯推断、概率分布等基础
• 优化方法：梯度下降等基本优化技术
• 监督学习基础：回归、分类问题的基本框架
• 数学工具：线性代数、微积分基础

PRML独有内容

• 图模型详解：贝叶斯网络、马尔可夫随机场
• 核方法：SVM、高斯过程的深入讨论
• 传统算法：混合模型、EM算法的详尽推导
• 稀疏性方法：relevance vector machines等

深度学习书独有内容

• 现代架构：CNNs、RNNs、Transformers、注意力机制
• 生成模型：VAEs、GANs、扩散模型、Flow models
• 大规模训练：批归一化、残差连接、dropout等现代技术
• 预训练模型：迁移学习、foundation models
• 图神经网络：GNNs及其应用
• 强化学习基础

两本书内容重叠约20-30%（主要是基础部分），但各有侧重，互为补充而非替代关系。所以简单来总结就是：PRML机器学习这本书更加适合需要深厚统计学习理论基础的研究者；对贝叶斯方法、图模型感兴趣的学生；传统机器学习方向的从业者。而对于深度学习这本书，则更加适合想进入深度学习领域的初学者；需要了解现代神经网络架构的工程师；希望理解当前AI技术(如ChatGPT)基础的从业者。

这两本书代表了机器学习发展的两个时代。PRML是深度学习革命前的经典，提供了扎实的统计学习基础；而新的深度学习书是Bishop对过去15年AI革命的总结，更贴近当前技术前沿。都是不可多得的经典书籍。

我个人建议的学习路径是先从24年出版的《深度学习》这本书入手，因为会更加符合当前技术栈需求，内容更新且实用性强。在掌握了现代深度学习方法论后，再回过头来进一步学习PRML机器学习这本书，进一步补充传统机器学习的理论深度。

为什么这本书值得一读？下面再分几个关键点说明下。

1.贝叶斯视角，独特解读

Bishop在书中构建了一套基于贝叶斯理论的统一解释框架。在机器学习领域，贝叶斯理论为处理不确定性和概率推理提供了强大的框架。他从这一视角出发，对各种机器学习算法和模型进行了深入剖析，使读者能够从统一的视角理解不同方法的本质。

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正如Bishop所说：“贝叶斯框架是一个非常自然的基石，你可以在此基础上构建和思考机器学习。”

2.结构合理，循序渐进

本书凭借“从基础到高级”的平衡结构，成为适合不同层次读者学习的优秀教材。

全书共14章，开篇从概率论、决策论等基础主题切入，逐步引入回归问题、判别问题等机器学习的基本概念和方法。在读者掌握基础知识后，再进一步介绍支持向量机、提升等20世纪90年代出现的先进方法，以及内核技巧、图形模型等扩大机器学习算法应用范围的关键技术。

最后，深入探讨MCMC（马尔可夫链蒙特卡罗）、变分贝叶斯等高级主题，这些内容对于贝叶斯理论的实际应用至关重要。

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以“神经网络”章节为例，先介绍神经网络的基本结构和原理，让读者对神经网络有一个初步的认识。接着讲解用误差反向传播方法实现学习的过程，深入剖析神经网络的训练机制。

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然后引入梯度下降法的优化以及黑塞矩阵的近似等内容，进一步提升读者对神经网络优化的理解。

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这种由浅入深、层层递进的结构，完全符合读者的认知规律，能帮助读者逐步掌握复杂知识、大幅降低学习难度。

3.图表直观，辅助理解；丰富练习，巩固知识

在机器学习和模式识别领域，许多概念和模型都较为抽象，因此读者往往难以通过文字描述完全理解。而本书与传统机器学习书籍堆砌数学公式不同，是全球首部采用四色印刷技术的机器学习教材，书中大量使用彩色图表来直观解释复杂的数学公式和算法。

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这些图表不仅让学习过程更加生动，也能帮助读者快速理解核心概念，这在将机器学习方法应用于实际问题时特别有用。在介绍概率分布时，用图表展示不同概率分布的形状和特征，使读者能够更直观地理解它们之间的差异。

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此外，书中提供了400多个分级练习，部分练习在网站上有示例解决方案，其余练习的解决方案可供教师使用。这些练习是检验理解程度的绝佳方式。

PRML《模式识别与机器学习》之所以能成为经典，不仅在于内容的全面性和深度，更在于它构建了一套统一、连贯的知识体系，让读者能够真正理解机器学习的内在逻辑而非表面技术。

Bishop在书中展现的“物理学家思维”——先寻找基本原理，构建统一框架，再用它解决各种看似不同的问题——正是这本书最大的价值。

如果你真正想在机器学习领域打下坚实基础，而非浮于表面地调用几个算法库，那么这本书绝对值得你投入时间研读。

今天的书籍推荐和导读先到这里，再见。