PRML 读书笔记 持续更新

最新推荐文章于 2022-09-02 10:46:33 发布
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#机器学习

本文深入解析《模式识别与机器学习》(PRML)核心章节，涵盖多项式曲线拟合、概率论基础、模型选择、维度灾难应对、决策论应用，以及从线性模型到神经网络的逐步升级。适合初学者和进阶者全面理解机器学习的数学原理和实际操作。
PRML读书笔记(一)
Lehyu的博客
12-09 1379
PRML第一章读书笔记
PRML阅读笔记（三）
eriners的博客
09-19 906
CH3 Linear models for regression回归的线性模型 3.1线性基函数模型 回归的最简单模型 y(x,w)=w0+w1x1+…+wDxD y(\boldsymbol x,\boldsymbol w)=w_0+w_1x_1+\ldots+w_Dx_D y(x,w)=w0​+w1​x1​+…+wD​xD​ 其中x=(x1,…,xD)T\boldsymbol x=(x_1,...
prml读书笔记
06-03
PRML笔记-Notes on Pattern Recognition and Machine Learning、PRML读书会合集打印版和个人prml读书报告
机器学习笔记（PRML）
Leo的博客
04-19 9878
转载自：http://nbviewer.jupyter.org/github/lijin-THU/notes-machine-learning/blob/master/ReadMe.ipynb 机器学习笔记 简介 作者：李金  版本：0.0.1 邮件：lijinwithyou@gmail.com 机器学习笔记，使用 jupyter notebook (ipy
PRML笔记
weixin_54010759的博客
09-02 407
回归模型（线性回归,逻辑回归)决策树（C4.5，ID3，CART，剪枝)贝叶斯（朴素贝叶斯，极大似然估计)最大嫡与EM算法；降维（K近邻，PCA，MDS，流形学习)SVM（线性、非线性)集成学习（Adaboost，随机森林)特征工程（特征选择)聚类（聚类任务、K-Means，DBSCAN)概率图模型。线性分类器全连接神经网络卷积神经网络。
PRML读书笔记
01-11
在深入探讨读书笔记之前，首先应当明确《Pattern Recognition and Machine Learning》（PRML）一书的内容与重要性。该书是由Christopher M. Bishop所著，是机器学习领域的经典教材之一，广泛应用于相关专业的教学与...
PRML读书笔记 第十章 近似推断（1）
qq_40746182的博客
10-09 745
PRML读书笔记 第十章 近似推断（1）近似推断方法概述一元高斯问题的传统做法和变分推断方法心得体会   从今天起开始更新关于PRML书籍当中的一些学习笔记和感悟心得。目前先从最近所学的部分开始更新，会在未来一段时间当中补更之前的章节所学内容。  这篇文章主要简述一下变分估计方法的作用和基本概念，并详细对比变分近似法下解决线性回归问题和之前的统计方法解决线性问题的异同。 近似推断方法概述 近似...
PRML读书笔记 第十章 近似推断（3）
qq_40746182的博客
10-17 488
PRML读书笔记 第十章 近似推断（3）拉普拉斯近似方法变分logistic回归总结一些疑问  本章主要更新一下局部变分方法的使用，我理解的局部变分方法的核心主要是寻找概率似然分布函数的近似分布，并限制其“界限”达到优化计算的目的。同时局部似然方法有点类似于图模型当中的“马尔可夫毯”等问题，只需要考虑相关节点的概率分布，不需要对全局进行计算。  书本第五节局部变分法的理论内容比较少，主要是讲述了怎...
PRML读书笔记 第十章 近似推断（2）
qq_40746182的博客
10-14 591
PRML读书笔记 第十章 近似推断（2）混合高斯模型的EM方法混合高斯模型的基本概念混合高斯模型的似然方法变分近似方法的混合高斯模型变分近似混合高斯模型的步骤变分下界本章内容的疑惑之处变分下界提供的变分方法诱导分解  本小节主要记录混合高斯模型的EM做法和变分估计做法，对比两种做法的异同之处。 混合高斯模型的EM方法 混合高斯模型的基本概念 混合高斯分布的含义：混合高斯分布即多个高斯分布的和的叠...
PRML笔记（一）
qq_16603365的博客
07-03 2318
1 Introduction 本章主要讲解的是三大理论的一些基本概念知识，这三大理论分别为：probability theory，decision theory 以及 information theory。 1.1 Example: Polynomial Curve Fitting 1.2 Probability Theory 1.2.1 Probability densities 1.2.2 E...
prml 学习笔记
qq_20013413的博客
12-13 622
prml 学习笔记kalman filter : kalman filter : MIT tutorial Understanding the Basis of the Kalman Filter Via a Simple and Intuitive Derivation [Lecture Notes]
PRML阅读笔记(一)
eriners的博客
09-17 756
Ch1 introduction绪论 模式识别（pattern recognition） The field of pattern recognition is concerned with ==the automatic discovery of regularities== in data through the use of computer algorithms and wit...
PRML学习笔记-《Introduction》
yj_isee的博客
01-04 1130
Introduction1.1 Example of Curve Fitting1.常见术语的定义：1.generalization: The ability to categorize correctly new examples that differ from those used for training is called generalization; 2.classification
简单的PRML阅读笔记
luchi007的专栏
02-20 1311
PRML简单的阅读笔记，些微Mark一下
PRML 学习笔记
workerwu的专栏
02-19 3798
【以下内容部分转自  http://www.lizhijin.com/view.php/Scholar/207.html  】 A.判断P（x）是何种分布的方法：    首先对P(X)取对数---ln（x），然后观察x的形式。如果ln（x）是x的二次函数，那么P（x）就是Guassian;如果ln（x）是x和lnx的线性组合函数，那么P（x）就是Gamma。具体的细节后续再学习补充。 B
PRML 学习笔记（1）
RZ_diversity的博客
03-29 1640
机器学习与模式识别总览
PRML笔记（一）Introduction
weixin_40446017的博客
11-09 347
1.3 Model Selection 多项式模型的参数个数控制着模型的复杂度；加入正则项的最小二乘模型，λ\lambdaλ控制了模型的复杂度。我们需要找到这类控制模型复杂度的参数的最佳取值来得到泛化能力最好的模型，或者在几类不同的模型中找到最佳模型。 training set, validation set, testing set. cross-validation, leave-one-ou...
PRML笔记（十）
qq_16603365的博客
10-11 1405
10. Approximate Inference 10.1 Variational Inference 10.1.1 Factorized distributions 10.1.2 Properties of factorized approximations 10.1.3 Example: The univariate Gaussian 10.1.4 Model comparison 10.2 Illustration: Variational Mixture of Gaussians 10.2.1 V
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