《Pattern recognition and machine learning》第一章 笔记

最新推荐文章于 2022-08-05 09:35:52 发布
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本文分享了《Patternrecognitionandmachinelearning》这本书的第一章笔记内容, 记录了阅读过程中的体会——虽然有时会感到困难重重, 但整个过程也充满了乐趣。
AI圣经 PRML《模式识别与机器学习》-读书笔记汇总贴
风信子的猫Redamancy的快乐星球
07-11 1377
AI圣经 PRML《模式识别与机器学习》-读书笔记汇总贴 本文章主要来记录学习《Pattern Recognition and Machine Learning》的学习笔记，主要是按照课本的内容来，按照课本的章节一节一节慢慢整理题目，包括后面一些有必要的习题，希望能互相学习，一起提高。 本书为英文版，有兴趣可以去寻找pdf。 目录 PRML - Chapter 01: Introduction PRML 1.1 多项式曲线拟合 PRML 1.2 概率论 PRML 1.3 模型选择 1.4 维度灾难 PR
模式识别与机器学习 Pattern Recognition and Machine Learning 学习总结
大羚羊的学习博客
07-21 4851
这篇文章是我复习KTH课程Pattern Recognition and Machine Learning时的学习笔记，主要的参考资料为该课程课本。 有可能会出现图片打不开的情况，翻墙会解决这个问题 目录 Chapter 1 △Decision&Discriminant Function △GMM Chapter 3 Bayesian Pattern Classificat...
PRML pattern recognition and machine learning (最完整，包括学习笔记，习题答案，中文版，英文版电子档)
08-18
PRML pattern recognition and machine learning (最完整，包括学习笔记，习题答案，中文版，英文版电子档)
pattern recognition and machine learning 阅读笔记（1）
zhangqimo的博客
08-05 777
PRML学习笔记
pattern recognition and machine learning读书笔记1
weixin_30326745的博客
08-21 177
M.jordan的大作，这学期讨论班要用这本书，最近开始拜读。花了两天时间，大体把第一张看完了，虽然都是些数学的基础东西，但是由于差劲的英语和数学，也是看起来比较头大。下面小总结一下，一些没搞明白的东东留着讨论班上讨论下。 第一章上来介绍了了模式识别的印象性概念，读者读了后会对模式识别与机器学习有一个简单的认识。然后1.1节开始介绍一个用曲线拟合问题，其实这就是个回归问题。主要讲的是用多项式曲线...
《Pattern Recognition and Machine Learning》学习笔记：Python 实现书中实例助理解
最新发布
08-17
《Pattern Recognition and Machine Learning》是Cristian M. Bishop撰写的一部关于模式识别和机器学习的经典教材，它详细地介绍了这一领域的基础理论与实际应用。书籍内容覆盖了包括概率论、线性模型、贝叶斯方法、...
《Pattern Recognition and Machine Learning》学习笔记 第一章（一）
kongguzuyin12138的专栏
03-16 5074
Chapter 1（one） Introduction     最近在读机器学习大牛Christopher M. Bishop的《Pattern Recognition and Machine Learning》。这是一本关于模式识别和机器学习的经典入门教材，但是由于自己的毕业设计和导师项目占用了绝大部分的时间，只有晚上十一点半后才有时间学习，由于自己的记忆力和理解力不强，所以自己
《Pattern Recognition and Machine Learning》学习笔记 第一章（三）
kongguzuyin12138的专栏
03-24 1092
Chaper 1(three) 1.3. Model Selection     在之前提到的多项式曲线拟合中就可以看出，多项式的最高次数影响着所建模型的对测试数据（testing data）性能，项数小，拟合效果不好，项数过大，容易出现过拟合现象（over-fitting）。这就涉及到了一个模型选择的问题。     如果我们有大量的数据，可以用来建立多个模型，然后再使用同一独立
Pattern Recognition And Machine Learning
07-08
Pattern Recognition And Machine Learning
pattern recognition and machine learning
03-27
pattern recognition and machine learning 英文版本
Pattern Recognition and Machine Learning
11-07
The dramatic growth in practical applications for machine learning over the last ten years has been accompanied by many important developments in the underlying algorithms and techniques. For example, Bayesian methods have grown from a specialist niche to become mainstream, while graphical models have emerged as a general framework for describing and applying probabilistic techniques. The practical applicability of Bayesian methods has been greatly enhanced by the development of a range of approximate inference algorithms such as variational Bayes and expectation propagation, while new models based on kernels have had a significant impact on both algorithms and applications., This completely new textbook reflects these recent developments while providing a comprehensive introduction to the fields of pattern recognition and machine learning. It is aimed at advanced undergraduates or first-year PhD students, as well as researchers and practitioners. No previous knowledge of pattern recognition or machine learning concepts is assumed. Familiarity with multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some experience in the use of probabilities would be helpful though not essential as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory., The book is suitable for courses on machine learning, statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics. Extensive support is provided for course instructors, including more than 400 exercises, graded according to difficulty. Example solutions for a subset of the exercises are available from the book web site, while solutions for the remainder can be obtained by instructors from the publisher. The book is supported by a great deal of additional material, and the reader is encouraged to visit the book web site for the latest information.
《Pattern Recognition and Machine Learning》学习笔记 第一章（二）
kongguzuyin12138的专栏
03-23 1578
Chapter 1（two) Introduction 1.2 Probability Theory     本节着重讲在本书中所需要的一些概率论中的基本知识，基础好的童鞋可以果断飘过。 联合概率： 其中，， 边缘概率： 其中，， 条件概率： 其中，是指发生的频数，是指和共同发生的频数 概率论中的两个基本规则（加法规则和乘法规则）：
pattern recognition and machine learning学习笔记
01-25
Pattern recognition and machine learning是一门涉及到模式识别和机器学习的课程，通过这门课程的学习，我对模式识别和机器学习有了更深入的了解。 在模式识别方面，我学习了如何使用统计学和概率论的知识对数据进行分析，识别出数据中的规律和模式。通过学习不同的模式识别算法，我了解了如何利用机器来识别图像、音频、文本甚至是生物特征等不同类型的模式。在机器学习方面，我学习了如何利用机器学习算法来训练模型，使得机器可以从数据中学习规律和模式，进而做出预测和决策。 通过学习这门课程，我对机器学习和模式识别的应用有了更清晰的认识，比如在图像识别、语音识别、自然语言处理、生物特征识别等领域的应用。我也学习到了如何应用这些知识和技术来解决现实生活中的问题，比如医疗诊断、金融风控、智能驾驶等领域的应用。 另外，通过课程中的实践项目，我有机会动手实践机器学习算法的应用，从数据的处理和特征提取到模型的训练和评估，这些实践使我对课程中学到的理论知识有了更深刻的理解。 总的来说，通过学习Pattern recognition and machine learning这门课程，我不仅对机器学习和模式识别的理论和技术有了更深入的了解，也掌握了一些实践应用的技能，对未来在相关领域的发展和应用有了更清晰的思路和认识。
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