此包是本书中描述的算法的MATLAB实现：C. Bishop（PRML）的模式识别和机器学习。
此包的仓库位于：https://github.com/PRML/PRMLT
如果你发现一个bug或者有一个特性请求，请在那里提交问题。我通常不会在这里检查评论。
本规范的设计目标如下:
简洁：代码非常简洁。最小化代码行数是原始目标之一。结果，算法的核心可以很容易地点。
高效：应用了用于制作MATLAB脚本的许多技巧（例如，矢量化和矩阵分解）。许多功能甚至与C实现相当。通常，此包中的函数比MATLAB内置函数更快地提供相同的功能（例如kmeans）。如果有人发现任何比我快速的MATLAB实现，我很乐意进一步优化。
鲁棒：应用许多数值稳定性技术，例如日志标度中的概率计算，以避免对称矩阵等的数值下溢，平方根形式更新。
易于学习：代码大量评论。PRML书中的参考公式被指示用于相应的代码行。符号与本书同步。
实用：包装不仅可以轻松阅读，还可以轻松习惯于促进ML研究。此包中的许多函数已被广泛使用（请参阅MATLAB文件交换）。
引用作为
莫陈（2021）。模式识别和机器学习工具箱（https://github.com/prml/prmlt），github。检索到。
Matlab释放兼容性
平台兼容性
视窗 苹果系统 Linux.标签
确认
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