PRML开篇

最新推荐文章于 2024-08-09 07:51:31 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-09 07:51:31 发布 · 336 阅读 · 1 ·
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《PRML》，接触机器学习的人，肯定都听过，早也买好了书，但是就是没有时间来看，其实就是懒。前几天刚好在matlab的仓库中看到了这本书的代码汇总，期望结合代码实践，把这本书系统的看一下，一定要坚持下来。

全篇的目录：

  1. 绪论
  2. 概率分布
  3. 回归模型分析
  4. 分类的线形模型
  5. 神经网络模型
  6. 核方法
  7. 稀疏机
  8. 图模型
  9. 混合模型和EM算法
  10. 近似推断
  11. 采样方法
  12. 连续潜在变量
  13. 顺序数据
  14. 组合模型

全篇内容看起来是很多，很综合的，慢慢走，都会有。

参考链接：
PRML代码实现python版本：https://github.com/ctgk/PRML
PRML代码实现maltab版本：https://github.com/PRML/PRMLT
资料：https://download.youkuaiyun.com/download/sanhuo2017/10535619
在线版PRML：https://txd888.gitbooks.io/prml/content/Chapter1/probability/bayesian_probabilities.html

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