PRML-读书笔记（零）数学符号

最新推荐文章于 2023-01-06 20:50:08 发布
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本文深入探讨了向量和矩阵的概念及其在数学领域的应用。从基本定义出发，详细解释了它们如何用于解决实际问题，包括线性代数的基础知识、向量运算和矩阵操作，以及它们在计算机科学和工程中的重要角色。
x小写粗体是向量（所有向量都是列向量），M大写粗体是矩阵，(w1,...,wM)1和M是下标，表示具有M个元素的行向量。

       未完待续。。。
PRML笔记（十）
qq_16603365的博客
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模式识别与机器学习课程笔记（1）：绪论
Grow into a more wonderful you
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《模式识别与机器学习》课程笔记（1）：绪论 本课程面向EECS背景的研究生，需具备线性代数、概率统计、数据结构和编程基础。课程内容涵盖贝叶斯决策论、神经网络、深度学习等13个章节。模式识别旨在将对象分类到预定义类别，涉及特征提取、学习训练和分类识别三大核心问题。课程梳理了模式识别的发展历程，从1929年数字阅读机到当前深度学习主流技术。介绍了模式识别基本方法，包括统计模式识别、结构模式识别等主流技术，并区分了监督学习、无监督学习和强化学习等机器学习类型。课程强调特征选择与提取的重要性，以及分类器设计中决策边
PRML前言&数学符号
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PRML 公式1.118推导
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虽然文中详细的说明了利用Jensen不等式证明。但是可能有的还是不清除。下面给出推导过程：已知 : f(E[x])f(E[q(x)p(x)])≤E[f(x)]≤E[f(q(x)p(x))]\begin{equation} \begin{aligned} f(\mathbb E[x]) &\leq \mathbb E [f(x)] \\ f(\mathbb E[\frac{q(x)}{p(x)}])
PRML1-引言
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本系列是根据《pattern recognition and machine learning》一书写的，算是读书笔记？算是吧。 数学符号约定：         该书意在能够以最小的数学范围来解释整本书，不过在微积分、现代、概率论上还是不可避免的用到，为了方便概念的理解，所以本书在力求数学上的严谨的同时更多的是从不同的参考资料中将数学符号都能够统一起来。向量表示成小写黑体罗马字母例如，所有的变
PRML 阅读笔记（七）<2.3.3-2.3.9>
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10-20 1494
2.3.3 Bayes'theorem for Gaussian variables
PRML读书会第五期——概率图模型(Graphical Models)【上】
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详尽的介绍机器学习中的概率图模型，深入浅出贝叶斯网络，马尔可夫随机场，Sum-Product算法等诸多内容。此为全文的第一部分，介绍概率图表达的相关内容。
计算机组成与体系结构读书笔记
tianyunlinger的博客
07-30 743
计算机组成与体系结构读书笔记（一）一 一 1.计算机组织处理控制信号、信号方法和存储类型等问题，包括了计算机系统的所有物理方面 计算机体系结构集中于计算机体系结构和行为的研究，看待系统所实现的逻辑与抽象 2.ISA 指令集架构，是机器上运行的软件与执行软件的硬件之间的共同认可的接口 3.cache 高速缓冲存储器 4.电器和电子工程师协会 IEEE 国际电信联盟 ITU 国际标准化组织 ISO 5.小规模集成 SSI 中等规模集成 MSI 大规模集成 LSI 超大规模集成 VLSI 特大规模集成 ULSI
PRML第十二章读书笔记——Continuous Latent Variables 高维PCA、概率PCA与EM/贝叶斯PCA/因子分析、核PCA、独立成分分析/独立因子分析/自关联网络/非线性流形
小树屋
11-01 1520
目录12.1 Principal Component AnalysisP565 应用P569 高维数据PCA12.2 Probabilistic PCAP574 最大似然PCAP577 概率PCA的EM算法P580 贝叶斯PCAP583 因子分析12.3 Kernel PCA12.4 Nonlinear Latent Variable ModelsP591 独立成分分析 independent component analysisP592 自关联网络 autoassociative neural netwo
精选资源
改进kmeans算法matlab代码-PRML-matlab:PRML-matlab
05-27
注释了PRML中的相应公式。 符号与本书保持同步。 实用：该软件包不仅可读性强，而且易于使用和修改以促进ML研究。 该软件包中的许多功能已经被广泛使用（请参阅参考资料）。 安装 通过运行以下命令将
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05-27
改进kmeans算法matlab代码介绍 该软件包是Matlab实现的，该算法...实用：该软件包的设计不仅易于阅读，而且易于使用以促进ML研究。 该软件包中的许多功能已经被广泛使用（请参阅参考资料）。 安装 通过运行以下命令将包
prml-slides-1Introduction.zip_matlab_slides_prml_prml slides pdf
09-22
MATLAB是一种广泛用于数值计算、符号计算、数据可视化和图像处理的高级编程环境。在机器学习领域，MATLAB因其易用性和丰富的库函数，常被用来快速实现和验证各种算法，包括监督学习、无监督学习、深度学习等。在...
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07-14
和当时最热的《模式识别与机器学习》对应的课件,以帮助大家来学习这本书。我可以找了很长时间。
PRML-PRMLT.zip
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标题中的"PRML-PRMLT.zip"似乎指的是一个压缩包文件，可能包含了与"PRML"相关的资源。"PRML"通常代表《Pattern Recognition and Machine Learning》（模式识别与机器学习），这是一本由Christopher Bishop编写的经典...
PySide6从0开始学习的笔记（十四）创建一个UI项目的资源
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基于MATLAB编程环境实现UCI葡萄酒分类数据集多算法对比分析与可视化研究的机器学习项目_包含数据预处理特征工程模型训练超参数调优性能评估与结果可视化的完整流程重点比较.zip
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基于LRS3数据集的多模态语音分离任务数据生成MATLAB脚本实现
12-22
本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法，重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3（长时RGB+音频语音数据集）作为一个规模庞大的视频与音频集合，整合了丰富的视觉与听觉信息，适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境，成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言，该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音，并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段，提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录，为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中，主要包含以下两部分内容： 1. 说明文档：该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前，仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本：解压后可获得原始的视频、音频及转录文件，这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤： 1. 数据预处理：从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等；视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合：将提取的音频特征与视觉特征相结合，构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建：设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解，而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化：使用预处理后的数据对模型进行训练，并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用：采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求，该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱，上述步骤得以有效实施。需注意的是，多模态任务常需大量计算资源，处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础，通过深入理解与运用这些脚本，研究者可更扎实地掌握语音分离的原理，从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Matlab实现改进版kmeans算法：PRML-matlab包介绍
资源摘要信息: "改进的kmeans算法Matlab代码实现PRML-matlab项目" 该项目提供了对经典kmeans聚类算法的改进，代码基于机器学习领域的权威著作《模式识别与机器学习》（Pattern Recognition and Machine Learning，...
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