强烈推荐一个播放几十万的B站机器学习UP主shuhuai008

最近花了点时间重新回顾了一遍经典的机器学习知识，又打开PRML，重点读了8-13章，主要涉及graph model相关的知识，有些章节对着MLAPP看，更容易理解一些。

本来准备写点东西，梳理下这部分的内容，辅助大家阅读。有次在查资料的时候，在B站上发现了一个up主，做了一套机器学习白板推导的视频讲解系列，比我写的好多了，就不再献丑了。

我把他的概率图模型部分看了下，条理清晰，重点明确，而且每个章节讲解才20分钟左右，up主语速偏慢，1.5或2倍速看也没有问题，非常适合入门：

当然，也有很多非常好的课程视频可以推荐。这个视频系列最大的特点是给出了整体的框架，再用单章去分解里面的重点，力求做到简洁易懂，很有中国特色。对比国外普遍一个视频2小时的课程，更适合国人吧。

先看下up主的代表作：

以我看的概率图模型系列举例，PGM是一个很复杂的大坑，而up主先是做了一个整体的概述：

特别的突出了高维随机变量和条件独立性两个重点，其中高维很容易理解，如果不是高维的随机变量场景，没有必要用什么模型。高维会带来指数基本的计算量级增长，就需要有条件独立性，PGM里面很多内容，都是因为要得到条件独立性而展开，比如D-separate、团等等。

在inference中，拆解为求边缘概率、条件概率和MAP，其中VE算法就是应用乘法分配律，又由于VE存在大量的重复计算，发展出了BP。

up主还用机器学习的词汇描述了一把边缘概率、条件概率，分别对应likehood和posterior：

再附一个up主的github，里面有白板的内容：

有的时候再想，读书的时候为何没有想到以教而学呢，把自己理解的知识分享给大家，讲清楚它，不正是最好的学习吗？同时又能留下一段青春时光的回忆，可惜可惜。

总之，墙裂推荐大家去观看！

PS：B站不愧是国内最接近youtube的，希望能发展的更好！