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模式識別起源于工程，而機器學習起源于計算機科學。然而，這些活動可以看作是同一領域的兩個方面，并且它們一起在過去十年中經歷了實質性的發展。特別是，貝葉斯方法已經從一個專家領域發展成為主流，而圖形模型已經成為描述和應用概率模型的通用框架。同時，隨著變分貝葉斯和期望傳播等一系列近似推理算法的發展，貝葉斯方法的實用性大大增強，基于核的新模型也對算法和應用產生了重大影響。
這本新教材反映了這些最新的發展，同時提供了模式識別和機器學習領域的全面介紹。它適用于高級本科生或博士一年級學生，以及研究人員和實踐者，并且假設沒有模式識別或機械學習概念的先前知識。多元微積分和基礎線性代數的知識是必需的，一些對概率的熟悉是有幫助的，雖然不是必須的，這本書包括對基本概率理論的自成一體的介紹。
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因為這本書的范圍很廣，所以不可能提供完整的參考書目，特別是沒有試圖提供準確的思想歷史分布。相反，其目的是提供比這里可能提供的更詳細的參考資料，并希望提供進入，在某些情況下，是非常廣泛的文獻的切入點。由于這個原因，這些參考資料經常是針對最新的教科書和評論文章，而不是原始資料。
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