徐亦达老师 机器学习

最新推荐文章于 2024-11-12 16:50:59 发布
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分类专栏： 机器学习
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  • https://www.uts.edu.au/staff/yida.xu
  • http://i.youku.com/u/UMzIzNDgxNTg5Ng==
  • https://github.com/roboticcam/machine-learning-notes
  • https://space.bilibili.com/327617676
徐亦达 概率模型学习 ： gmm
_
03-21 1236
单高斯分布 MLE MLE : max log_likelihood estimator posterior 正比例于 likelihood * prior p(θ∣x)∝p(x∣θ)∗p(θ)p(\theta | x) \propto p(x|\theta) * p(\theta)p(θ∣x)∝p(x∣θ)∗p(θ) 参数θ的后验分布∝参数θ表示的x分布上已知样本有多大概率∗参数θ的分布参数\theta的后验分布 \propto 参数\theta表示的x分布上已知样本有多大概率 * 参数\theta的.
李航/徐亦达 统计学习方法第九章EM算法及其推广总结和习题答案
李滚滚的博客
02-23 5108
强烈推荐徐亦达老师关于EM算法的讲解视频，本文根据徐老师和李航老师统计学习方法整理，由于公式推导太多，笔记为手写。其中包含混合高斯模型的理解，形象化解释，以及习题链接。 习题 习题9.1和9.3 习题9.4 ...
徐亦达老师中科大的机器学习教学讲义ppt.zip
05-30
徐亦达老师暑期在中科大的机器学习课程的讲义的ppt，里面对于Bayes这块讲的比较细致
徐亦达教授中科大机器学习讲义精要
最新发布
weixin_34725745的博客
11-12 405
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：这份教学讲义由机器学习专家徐亦达教授编写，深入阐释了机器学习的核心原理以及贝叶斯校准技术。讲义系统地覆盖了机器学习的多种学习方式，并详细介绍了贝叶斯校准方法及其在实际中的应用。通过理论与实例相结合的方式，本讲义旨在帮助学生和研究者深入理解并掌握机器学习的高级技术。 1. 机器学习基础和学习方式 机器学习作为人工智能的一...
徐亦达《机器学习》
weixin_30492047的博客
11-15 246
视频链接：http://i.youku.com/u/UMzIzNDgxNTg5Ng==PPT 链接：http://www-staff.it.uts.edu.au/~ydxu/statistics.htm B站链接：link 微信链接： 转载于:https://www.cnblogs.com/2008nmj/p/9964454.html...
Dirichlet Process (徐亦达老师)狄利克雷过程
ResumeProject的博客
12-31 2064
混合高斯模型（Mixture of Gaussians，简称GMM）是一种概率模型，用于对复杂的数据分布进行建模。它是由多个高斯分布组合而成的混合模型，每个高斯分布（称为组件）对应数据的一个子群体。混合高斯模型的概率密度函数可以表示为多个高斯分布的线性组合，即每个分布乘以一个相应的权重。Pxi1∑K​πi​⋅Nx∣μi​Σi​其中，K是高斯分布的数量，πi​是对应于第 i 个高斯分布的权重，Nx∣μi​Σi​。
徐亦达老师-机器学习教学视频共76集（下载自优酷）
weixin_34129696的博客
10-26 605
链接：http://pan.baidu.com/s/1bpNzqSB 密码：naqe 徐老师主页：http://www-staff.it.uts.edu.au/~ydxu/ 转载于:https://www.cnblogs.com/zhangliustc/p/5998836.html
悉尼科大徐亦达老师的概率机器学习视频课件.zip\悉尼科大徐亦达老师的概率机器学习视频课件
02-01
《概率机器学习》是悉尼科技大学徐亦达教授的课程，主要涵盖了概率模型在机器学习中的应用，特别是马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）、隐马尔可夫模型（HMM）、卡尔曼滤波（Kalman Filter）以及粒子滤波（Particle Filter...
徐亦达中科大机器学习教学讲义PPT解析
根据提供的文件信息，我们可以推断出一系列与“徐亦达老师中科大的教学讲义ppt”相关的知识点，主要集中在机器学习领域，特别是贝叶斯校准（Bayesian Calibration）的内容。 首先，了解“贝叶斯校准”（Bayesian ...
徐亦达老师中科大的教学讲义ppt.rar
06-20
【徐亦达老师中科大的教学讲义PPT】是一份包含机器学习领域核心知识点的教育资源，特别是关于贝叶斯校准（Bayesian Calibration）的深入讲解。这份讲义由知名专家徐亦达老师精心编纂，旨在为学生和研究者提供一个...
机器学习(变分贝叶斯、粒子滤波及边缘PF,内容包括大量课件、MATLAB代码)_MATLAB_变分贝叶斯_机器学习_粒子滤波
09-23
结合提供的“徐亦达老师机器学习课件”，你将有机会深入理解这些理论，并通过MATLAB代码实践它们。这些课件可能包括理论讲解、实例分析以及配套的MATLAB脚本，帮助你从理论到实践逐步掌握这些高级机器学习技术。在...
首发：徐亦达教授团队最新发表的两篇机器学习论文
fengdu78的博客
12-09 1316
徐亦达团队在 Asian Conference on Machine Learning 的发表了两篇机器学习论文，本人得到徐老师授权在本站发布论文。论文 1：Realistic Imag...
徐亦达老师github
邹小驴
12-20 601
https://github.com/roboticcam
徐亦达 概率模型学习 ： hmm
_
03-24 256
引出： 条件概率 理解为 一对应无限 的函数 上的一个自变量点的情况 p(x∣y)p(x|y)p(x∣y)是有多种解释的 或者 是隐含了具体应用情况的， 以下将条件概率分布p(x∣y)p(x|y)p(x∣y)解释为 以一　对应　无穷 的函数 且 给任意某一对(x,y)一个数值来描述其可能性(该可能性即概率，该可能性实际上是描述该x对应到该y却不对应到其他y的程度)： 函数映射一般是单射或有限射, y=f(x) : 一个x只能对应有限个y，这才是函数（一个x对应多个y 可以用分段函数来表达， 但是
首发：徐亦达老师的机器学习课件及下载（中文目录）
fengdu78的博客
11-15 1456
徐亦达教授在github公布了他的历年机器学习相关课件、视频，黄海广博士协助徐亦达老师对课件目录进行翻译和整理，并提供下载。徐亦达老师简介徐亦达，现任悉尼科技大学教授，UTS全球数据技术...
徐亦达老师的机器学习、概率论方面的视频、讲义
ajiaihuiaaa的博客
06-20 848
https://github.com/roboticcam/machine-learning-notes/blob/master/README.md
首发：徐亦达团队新论文推荐(ECCV2020)：端到端多人多视角3d动态匹配网络
fengdu78的博客
07-27 737
徐亦达团队在ECCV2020上发表了一篇机器学习论文End-to-end Dynamic Matching Network for Multi-view Multi-person 3d ...
EM算法(徐亦达)笔记
aihuo4431的博客
11-16 394
转载于:https://www.cnblogs.com/ioveNature/p/9971677.html
【资源】首发：徐亦达老师的机器学习课件及下载（中文目录）
fengdu78的博客
09-03 1800
徐亦达教授在github公布了他的历年机器学习相关课件、视频，黄海广博士协助徐亦达老师对课件目录进行翻译和整理，并提供下载。徐亦达老师简介徐亦达，现任悉尼科技大学教授，UTS全球数据技术...
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