机器学习：贝叶斯和优化方法（原书第2版）

本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索，新版重写了关于神经网络和深度学习的章节，并扩展了关于贝叶斯学习的内容。书中首先讨论基础知识，包括均方、最小二乘和最大似然方法，以及岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍较新的技术，包括稀疏建模方法、再生核希尔伯特空间和支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其变分近似推理、蒙特卡罗方法、关注贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔可夫模型和粒子滤波。此外，书中还讨论了降维、隐变量建模、统计参数估计、维纳和卡尔曼滤波、凸优化等技术。本书适合该领域的科研人员和工程师阅读，也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理和深度学习等课程的学生参考。

西格尔斯·西奥多里蒂斯（Sergios Theodoridis）

雅典大学教授，香港中文大学（深圳）教授，研究兴趣包括机器学习、模式识别和信号处理等。他是IEEE Fellow、IET Fellow、EURASIP Fellow，曾任IEEE信号处理协会副主席、EURASIP主席以及IEEE Transactions on Signal Processing主编。曾获2017年EURASIP Athanasios Papoulis奖，2014年IEEE信号处理杂志最佳论文奖，以及2014年EURASIP最有价值服务奖等。此外，他还是经典著作《模式识别》的第一作者。