这是什么？
这是一组 Python 实现，对应 Christopher Bishop 的书《Pattern Recognition and Machine Learning》（PRML）中描述的算法，按章节组织成 Jupyter notebook。
这是一组 Python 实现，对应 Christopher Bishop 的书《Pattern Recognition and Machine Learning》（PRML）中描述的算法，按章节组织成 Jupyter notebook。这是一个库，还是一组教程 notebook？这是一组 Jupyter notebook，每章一个，用来配合书本阅读和运行，而不是作为包导入使用。
这是一组 Jupyter notebook，每章一个，用来配合书本阅读和运行，而不是作为包导入使用。怎样查看或运行这些 notebook？通过 nbviewer 或其他 notebook 查看器打开各章节的 notebook；也可以使用 Amazon SageMaker Studio Lab 在线运行，这是一个由 AWS 托管的免费环境，需要用邮箱注册。
通过 nbviewer 或其他 notebook 查看器打开各章节的 notebook；也可以使用 Amazon SageMaker Studio Lab 在线运行，这是一个由 AWS 托管的免费环境，需要用邮箱注册。要自己运行代码，需要先安装什么？需要 Python 3 以及 numpy 和 scipy；运行或绘图 notebook 时 jupyter 和 matplotlib 可选；获取数据集时 sklearn 可选。
需要 Python 3 以及 numpy 和 scipy；运行或绘图 notebook 时 jupyter 和 matplotlib 可选；获取数据集时 sklearn 可选。要看懂这个仓库，我需要先读过这本书吗？需要。这些 notebook 实现的是书中的具体算法，并且按章节组织（从 ch1 到 ch13），所以最好配合一本 PRML 一起看。
需要。这些 notebook 实现的是书中的具体算法，并且按章节组织（从 ch1 到 ch13），所以最好配合一本 PRML 一起看。内容是怎样组织的？按 PRML 一书的 13 章组织，从 Introduction 到 Sequential Data，每章一个 notebook，涵盖该章的算法。
按 PRML 一书的 13 章组织，从 Introduction 到 Sequential Data，每章一个 notebook，涵盖该章的算法。不在本地安装任何东西，能运行这些代码吗？可以。Amazon SageMaker Studio Lab 提供免费的托管环境，注册邮箱后即可打开并运行这些 notebook。
可以。Amazon SageMaker Studio Lab 提供免费的托管环境，注册邮箱后即可打开并运行这些 notebook。What are similar projects?Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers, Book4_Power-of-Matrix, homemade-machine-learning, Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python, CV, 100-Days-Of-ML-Code, d2l-en, mml-book.github.io
Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers, Book4_Power-of-Matrix, homemade-machine-learning, Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python, CV, 100-Days-Of-ML-Code, d2l-en, mml-book.github.ioWhich topics is it in?notebook, jupyter, jupyter-notebook, statistics, python3, academic, algorithms, jupyter notebook, data-science, book, learning-resources, learning
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