pyprobml

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pyprobml 是 Kevin Murphy 两卷《概率机器学习》教材的配套代码库，其中的 Python 笔记本逐幅复现了书中的图表。边读边动手时，你可以直接运行生成这些图形的原始代码——从入门卷常用的 numpy、scipy、scikit-learn，到进阶卷里基于 JAX 的实现，覆盖了从基础到前沿的完整路径。所有笔记本按章节组织，并且能一键在 Colab 中打开，教师想拿某个示例进课堂或实验课，不必自己重新搭建，省下不少备课时间。项目自 2022 年 9 月起进入维护模式，因此它更像一份稳定可靠的学习参考，适合按需取用和二次改编，而不是一个仍在快速迭代的活跃项目。无论你是自学、备课还是想对照教材验证自己的实现，这套代码都能提供清晰、可直接运行的示例。仓库维护状态平稳，社区贡献者众多，长期使用有保障。