这本深度学习基础书提供了一个独立的介绍概率论，并包括总结线性代数，变分法和拉格朗日乘数有用的结果的附录。然而，这本书的重点是传达对思想的清晰理解而不是数学的严谨性，强调技术的现实世界实用价值而不是抽象的理论。

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"Chris Bishop于1995年撰写了一本关于神经网络的精彩教材，对这一领域及其核心思想有着深刻的了解。他多年来在解释神经网络方面的经验使他非常擅长以最简单的方式呈现复杂的思想，看到这些技巧应用于该领域的革命性新发展令人愉快。" -- Geoffrey Hinton
"随着深度学习和人工智能作为研究课题的迅猛发展，以及人工智能应用的快速增长，迫切需要一本现代的教材。'新版Bishop' 巧妙地填补了这一空白，涵盖了监督和无监督学习的算法、现代深度学习架构家族，以及如何将所有这些应用于不同的应用领域。" – Yann LeCun
"这本出色且非常教育性的书将带领读者了解深度学习的主要概念和进展，具有坚实的概率基矗这些概念正在推动当前工业人工智能系统，并有可能成为通向人工通用智能进一步发展的基矗" -- Yoshua Bengio