Machine Learning for Engineers - Osvaldo Simeone 学习参考

该教材涵盖了机器学习基础理论，特别强调工程视角下的数学基础与推理建模。针对您的两个问题，我的建议如下：

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一、学习该课件内容应参考的英文原版经典书籍

课件内容主要包括概率与线性代数基础、监督学习与无监督学习、优化方法、推断与贝叶斯方法等。因此建议参考以下英文原版教材：

书名	作者	推荐理由
1. Pattern Recognition and Machine Learning	Christopher Bishop	系统介绍了贝叶斯推断、监督学习、图模型等内容，与课件章节非常贴合。
2. The Elements of Statistical Learning	Hastie, Tibshirani, Friedman	更加偏重统计学习的视角，适合进阶阅读。
3. Machine Learning: A Probabilistic Perspective	Kevin P. Murphy	强调贝叶斯建模、概率推理，与课件中推断章节高度一致。
4. Deep Learning	Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville	虽然更偏向神经网络，但线性代数、优化方法等部分对本课件仍有很强参考价值。
5. Mathematics for Machine Learning	Deisenroth, Faisal, Ong	专注数学基础（概率、线代、微积分），可作为课件第2章背景知识的完美补充。

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二、国内同类书籍推荐及推荐说明

以下国内教材内容覆盖面、难度或风格与该课件内容相近，适合作为配套或参考学习材料：

书名	作者	推荐说明
1. 《机器学习》	周志华	国内最权威机器学习教材，覆盖监督/无监督/提升方法、EM、贝叶斯学习等内容，与课件对应度高。
2. 《统计学习方法》	李航	着重统计学习角度，推导清晰，适合深入理解课件中“推断”“损失函数”“贝叶斯推理”等内容。
3. 《概率论与数理统计》	盛骤版 或 茆诗松版	作为第2章“概率基础”的参考教材，打基础非常合适。
4. 《线性代数及其应用》	David C. Lay（中文版）	对应课件中线性代数章节，图形化解释清晰。
5. 《深度学习：原理与实践》	邱锡鹏	与课件“监督学习”“优化方法”部分呼应，并扩展至神经网络层面。
6. 《机器学习导论》	陈儒	清晰讲解机器学习的数学建模过程，适合工科背景学生，强调推理与应用。

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总结建议

• 若您以考研或科研为导向，建议搭配《周志华+李航+茆诗松》的组合；
• 若您偏向工程实践和英文文献，推荐主攻 Murphy 和 Bishop 的教材；
• 如您希望快速上手并具备数学基础，推荐先读《Mathematics for ML》，再学习课件内容；
• 课件中重点章节（如贝叶斯推断、交叉熵、最优预测等）建议反复对照中英文教材理解其意义与推导。

如果您需要我进一步整理推荐书籍的章节对照表，或者推荐配套的中文慕课/视频课程，也可以告诉我。