说明：PRML读书会第九章 Mixture Models and EM（Kmeans；混合高斯模型以及EM（Expectation Maximization）算法；一
说明：PRML读书会第十章 Variational Inference（近似推断、变分推断用到的KL散度、根据平均场 Mean Field 思想的分解及迭代求最优解）
说明：PRML读书会第十一章 Sampling Methods（MCMC Markov Chain Monte Carlo，细致平稳条件；Metropolis-Has
说明：PRML读书会第十二章 Continuous Latent Variables（PCA Principal Component Analysis；PPCA；核P
说明：PRML读书会第十三章 Sequential Data（Hidden Markov Models及其EM求解、HMM的预测和解码）
说明：PRML读书会第十四章 Combining Models（committees；Boosting、AdaBoost；决策树和条件混合模型）
说明：统计学习方法课件-第六章 Logistic回归.pdf ...
说明：华章数学译丛-高等微积分(中文版.第2版)-[美]Patrick.M.Fitzpatrick
说明：统计学习方法课件-第十章 隐马尔科夫模型.pdf ...
说明：第三章 k 近邻法