引言

本Matlab工具包实现了由C. Bishop所著的经典教材《模式识别与机器学习》中描述的机器学习算法（PRML）。

该工具包完全用Matlab语言编写，自包含，无外部依赖。

注意：本工具包需要Matlab R2016b 或更高版本，因为它使用了名为隐式扩展（又称广播）的新语法。此外，它还需要Statistics Toolbox（用于一些简单的随机数生成器）和Image Processing Toolbox（用于读取图像数据）。

设计目标

• 简洁：代码极其紧凑，最小化代码长度是主要目标之一。因此，算法的核心部分一目了然。
• 高效：采用了多种加速Matlab代码的技巧（如向量化、矩阵分解等）。通常，本工具包中的函数比Matlab内置函数快几个数量级（例如kmeans）。
• 鲁棒：应用了许多提高数值稳定性的技巧，例如在对数域中计算概率、通过平方根矩阵更新来确保矩阵的对称性和正定性等。
• 易读：代码注释丰富，并标注了与PRML中对应的公式，符号也与书中保持一致。
• 实用：该工具包不仅易于阅读，还便于使用和修改，以促进机器学习研究。本工具包中的许多函数已被广泛使用（参见Matlab文件交换）。

安装

1. 通过以下命令将工具包下载到本地文件夹（例如~/PRMLT/）：

git clone https://github.com/PRML/PRMLT.git

2. 打开Matlab并导航至该文件夹（~/PRMLT/），然后运行init.m脚本。

3. 在~/PRMLT/demo文件夹中运行一些示例程序，尽情体验吧！

反馈

如果您发现任何错误或有任何建议，请提交问题。我非常感谢您的反馈，并将尽最大努力改进本工具包。

许可证

采用MIT许可证发布

联系方式

sth4nth at gmail dot com

PRMLT 快速上手指南

PRMLT 是一个纯 Matlab 实现的机器学习算法包，完整复现了经典教材《模式识别与机器学习》（Pattern Recognition and Machine Learning, PRML）中的核心算法。该工具包代码紧凑、高效且注释详尽，适合学习与科研使用。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Windows / macOS / Linux（支持 Matlab 的平台均可）
• Matlab 版本：R2016b 或更高版本
  • 原因：项目依赖 Matlab R2016b 引入的“隐式扩展”（Implicit expansion/Broadcasting）语法特性。
• 必需工具箱：
  • Statistics and Machine Learning Toolbox：用于基础随机数生成。
  • Image Processing Toolbox：用于读取图像数据。

安装步骤

1. 下载源码 打开终端（Terminal 或 CMD），运行以下命令将仓库克隆到本地文件夹（例如 ~/PRMLT/）：

   git clone https://github.com/PRML/PRMLT.git
   

   提示：如果国内访问 GitHub 速度较慢，可尝试使用镜像源或手动下载 ZIP 包解压至目标目录。

2. 初始化环境 启动 Matlab，将当前工作目录切换至刚才下载的文件夹（如 ~/PRMLT/），然后在命令行运行初始化脚本：

   init.m
   

3. 验证安装 进入 demo 文件夹运行任意示例脚本，确认无误即可开始使用：

   cd demo
   % 运行任意演示脚本，例如：
   demo_kmeans
   

基本使用

PRMLT 的设计目标是与教材公式符号保持一致，因此使用方式非常直观。以下以调用高斯混合模型（GMM）相关函数为例：

1. 加载数据（假设已有数据矩阵 X）
2. 调用算法 直接调用对应的函数文件，变量命名通常与书中公式一致。例如进行聚类：

   % 假设 X 是 NxD 的数据矩阵，K 为聚类中心数量
   K = 3;
   [mu, Sigma, pi_val] = gmmEm(X, K);
   

3. 查看文档 由于代码包含大量注释并标注了对应的书本公式，建议在 Matlab 中直接打开 .m 文件阅读头部注释，或在使用函数前输入：

   help gmmEm
   

现在您可以浏览 demo 目录下的更多示例，深入探索 PRMLT 提供的丰富算法。