PRML读书随笔(2) 原创 琉年 2018-06-24 12:27:59 博主文章分类:教程 ©著作权 文章标签 PRML 随笔 文章分类 机器学习 人工智能 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者琉年的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 http://www.ziiai.com/blog/467 嗯……这是个小网站,存在许多问题…… 不过我不喜欢复制粘贴…… 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:PRML读书随笔(1) 下一篇:关于面向对象的一些思考 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 PRML读书随笔(1) 重新认识“向量”和“函数”,以及部分方法论 反向教学 PRML 哲学 PRML系列:1.2 Probability Theory PRML系列:1.2 Probability Theory前言这一免有所错误,但无妨,自己的 ML 过拟合 似然函数 PRML系列:1.4 The Curse of Dimensionality PRML系列:1.4 The Curse of Dimensionality缘由PRML例举了一个人工合成的 数据 特征值 二维 PRML系列:1.3 Model Selection PRML系列:1.3 Model Selection模型选择模型选择一般采用交叉验证,本节提到了S-fold cross-validati 数据集 模型选择 过拟合 PRML系列:1.5 Decision Theory PRML系列:1.5 Decision Theory前言本打算该系列均用自己的视角重新阐述一 后验概率 损失函数 决策论 [PRML]图模型-条件独立 1 简介多变量概率分布的一个重要概念是条件独立(conditional independence)。考虑三个变量aaa、bbb和ccc,假设aaa在给定bbb和ccc下的条件分布不依赖于bbb的值,则:p(a∣b,c)=p(a∣c)p(a|b,c)=p(a|c)p(a∣b,c)=p(a∣c)读作在给定ccc下aaa独立于bbb。如果我们考虑以c为条件的a和b的联合分布,这可以用一种稍微不同的方式来表示,我们可以写成这种形式... 机器学习 父节点 数据 有向图 Python [PRML]马尔可夫随机场 从《》和《》中,我们已经了解有向图形模型(directed graphical models)指定了一组变量上的联合分布的因式分解为局部条件分 机器学习 无向图 有向图 最大团 [PRML]图模型-有向图模型 简介概率在现代模式识别中起着核心作用。概率论可以用两个简单的方程来表示,它们分别对应着求和法则和乘积法则。因此,们完全可以通过代数操作来建立和解决复杂的概率模型。然而,使用概率分布的图解表示(称为概率图模型,probabilistic graphical models)来增强分析是非常有利的。它提供了几个有用的属性:提供了一种可视化概率模型结构的简单方法,并可用于设计和激发新模型。通过查... 机器学习 有向图 父节点 概率分布 干货|PRML读书后记(一): 拟合学习 1优美的高斯分布[P29]图1.16很好的描绘了这样表达的优美之处:2极大似然估计的病态拟合3参数-Regularizer4先验分布:高斯分布高斯分布应该算是我们认知中,描绘一切连续型数值不确定性的最基本、最硬派的先验知识了。甭管你是什么妖魔鬼怪,只要你是连续的,不是离散的,先给你套个高斯分布的罪状。当然,钦定高斯分布从数学角度是由原因的,和其优美的数学共轭形式有关。[P98]的练习证明了,高斯似 java 翻译 《Pattern Recognition and Machine Learning》(PRML)的前言 器学习方面的经典书籍。 机器学习 模式识别 it 翻译 PRML PRML系列:1.1 多项式函数拟合 PRML系列:1.1 多项式函数拟合前言此系列关于P 拟合 数据集 过拟合 PRML 课后题答案 第一章 1.7 用到了 和极坐标转换 机器学习 坐标转换 PRML:Pattern Recognition And Machine Learning 相关资料整理与下载 前言Pattern Recognition And Machine Learning(模式识别与机器学习)一直是提供了模式识别与机器学习领域最为权威而综合的介绍(comprehensive introduction)。在学习前,应掌握基础的多元微积分以及线性代数、概率论等。PRML适用于机器学习、统计学、计算机科学、信号处理、计算机视觉、数据 PRML 深度学习 模式识别 github PRML 课后题答案 第一章 1.1 对Wi求导所以一整个求和只剩一个Xni(第四行) PRML 翻译 《Pattern Recognition and Machine Learning》(PRML)的数学符号说明 数学符号 在可以保证对这个领域适当掌握的情况下,我试图保持这本书里的数学内容是最少的。然而这个最少的程度并不是0。要想清晰的理解现代模式识别和机器学习技术,掌握微积分学、线性代数和概率论是基本的而且是重要的。但是,本书的重点在于传达这些基本的概念,而不是纠结于严格的数学。 在这本书的自始至终,我试图使用一致的符号,但有些时候这会使得其含义偏离在相应的研 PRML 模式识别 机器学习 翻译 it 开源!《模式识别与机器学习(PRML)》笔记、代码、NoteBooks 发布 别与机器学... 人工智能 机器学习 github go 微软 PRML Chapter 1. Introduction PRML Chapter 1. Introduction为了防止忘记,要把每章的重要内容都记下来,从第一章开始2012@3@28 今天又回去稍微翻了一下第一章内容,发现第一次看的时候没有看透,每次翻都能翻出新的内容和感悟来。这主要得益于后面其他书里看到的一些内容后,再来看前面的某些话,就知道这些话不... sed 概率密度 数据 数据空间 建模 The Dirichlet Distribution 狄利克雷分布 (PRML 2.2.1) The Dirichlet Distribution 狄利克雷分布 (PRML 2.2.1)Dirichlet分布可以看做是分布之上的分布。如何理解这句话,我们可以先举个例子:假设我们有一个骰子,其有六面,分别为{1,2,3,4,5,6}。现在我们做了10000次投掷的实验,得到的实验结果是六面分别... 归一化 二项分布 状态空间 取值 概率密度 变分贝叶斯python 变分贝叶斯 prml https://en.wikipedia.org/wiki/Variational_Bayesian_methods英文版的解释,表示这是个啥,完全看不懂!!!http://www.blog.huajh7.com/variational-bayes/还是喜欢看接地气的博客一、前言上世纪90年代,变分推断在概率模型上得到迅速发展,在贝叶斯框架下一般的变分法由Attias的两篇文章给出。Matthew 变分贝叶斯python 极值 EQ 贝叶斯方法