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模式识别起源于工程，而机器学习起源于计算机科学。然而，这些活动可以看作是同一领域的两个方面，并且它们一起在过去十年中经历了实质性的发展。特别是，贝叶斯方法已经从一个专家领域发展成为主流，而图形模型已经成为描述和应用概率模型的通用框架。同时，随着变分贝叶斯和期望传播等一系列近似推理算法的发展，贝叶斯方法的实用性大大增强，基于核的新模型也对算法和应用产生了重大影响。
这本新教材反映了这些最新的发展，同时提供了模式识别和机器学习领域的全面介绍。它适用于高级本科生或博士一年级学生，以及研究人员和实践者，并且假设没有模式识别或机械学习概念的先前知识。多元微积分和基础线性代数的知识是必需的，一些对概率的熟悉是有帮助的，虽然不是必须的，这本书包括对基本概率理论的自成一体的介绍。
因为这本书的范围很广，所以不可能提供完整的参考书目，特别是没有试图提供准确的思想历史分布。相反，其目的是提供比这里可能提供的更详细的参考资料，并希望提供进入，在某些情况下，是非常广泛的文献的切入点。由于这个原因，这些参考资料经常是针对最新的教科书和评论文章，而不是原始资料。
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