课程列表

和之前的一样，此处我们建议把Notes部分内容全部学完，并且能较好的理解并完成相应网站的学习作业，关于参考书此处同样不做要求。

课程 机构 参考书 Notes等其他资料
概率图模型 Stanford Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques 链接
概率图模型(高级方法) Stanford Machine Learning: a Probabilistic Perspective 链接

专项课程学习路线

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进阶书籍

下列书籍是领域公认的较好的学习书籍列表，至少需要完成一本书籍的阅读，方可进入之后的论文专区。
课程 | 作者 | 难度 :— | :—: | :—: | :—: Graphical models, exponential families, and variational inference| Martin J. Wainwright and Michael I. Jordan. | 较难 Modeling and Reasoning with Bayesian networks| Adnan Darwiche | 较难 Machine Learning: a Probabilistic Perspective|Kevin P. Murphy | 较难 Information Theory, Inference, and Learning Algorithms| David J. C. Mackay. |较难 Bayesian Reasoning and Machine Learning| David Barber | 较难

论文专区

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  • [尚未完善，希望大家提供较好的学习资料]