PRML勘误表2011

最新推荐文章于 2025-08-11 16:25:07 发布
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PRML勘误表

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勘误表
yqj2065的博客
03-29 2013
最后更新：2013.5.5 前言，第6页11行。“③人们在学习对象技术时，缺乏明确的起点和清晰的学习思路。当然，” 更正：③人们在学习对象技术时，缺乏明确的起点和清晰的学习思路，这一点将在[（5）PLP]中说明。当然， 任一中文的计算机图书中，符号的问题广泛存在。本书的印刷编辑已经作出了巨大努力，但仍然有许多误用。 通常不影响阅读。 目录，7.3.1 Class类。其
prml课后习题答案完整版本
10-08
prml课后习题答案完整版本，包涵所有课后习题答案。 prml课后习题答案完整版本，包涵所有课后习题答案。 prml课后习题答案完整版本，包涵所有课后习题答案。 prml课后习题答案完整版本，包涵所有课后习题答案。
PRML勘误新版
11-05
根据勘误表 https://www.cnblogs.com/milaohu/p/7041014.html进行勘误的马春鹏新版PRML经典书籍，希望对大家能有所帮助
PRML勘误表
likaidlut的专栏
01-06 3263
http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/pdf/prml-errata-1st-20110921.pdf
PRML中文版（马春鹏）勘误表
Allenlzcoder的博客
12-02 4821
PRML中文版（马春鹏）勘误表        本博客转自：http://www.cnblogs.com/milaohu/p/7041014.html        PRML中文版（马春鹏）勘误表 前言： PRML是严肃学习机器学习的首选教材。虽然内容略微陈旧，但是从写作水平来说，目前没有与之匹敌的其他读物。可惜我英语水平有限，原著读起来很容易疲劳，幸得网上流传的PRML
PRML配套代码（python）
10-04
《PRML配套代码（python）》是一份与《Pattern Recognition and Machine Learning》（简称PRML）这本书相关的Python实现代码库，旨在帮助读者更好地理解和实践书中的理论知识。PRML是机器学习领域的一本经典教材，由...
PRML中文版.pdf
12-01
PRML中文版.pdf 模式识别与机器学习是人工智能领域的重要组成部分，涉及到概率论、统计学、信息论、优化方法等多个领域。该资源为模式识别与机器学习的中文版教材，涵盖了模式识别、机器学习、概率论、信息论、决策...
机器学习经典 PRML 最新 Python 代码实现，附最全 PRML 笔记视频学习资料
kebu12345678的博客
11-27 5712
干货】机器学习经典 PRML 最新 Python 代码实现，附最全 PRML 笔记视频学习资料 原创 2017-11-27 专知内容组 专知 点击上方“专知”关注获取专业AI知识! http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2OTA0NzE2NA==&mid=2247485838&idx=2&sn=4c9f5122239b55cb92f909b95
如何理解无偏估计量？
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09-15 5万+
现实中常常有这样的问题，比如，想知道全体女性的身高均值 ，但是没有办法把每个女性都进行测量，只有抽样一些女性来估计全体女性的身高： 那么根据抽样数据怎么进行推断？什么样的推断方法可以称为“好”？ 1 无偏性 比如说我们采样到的女性身高分别为： 那么： 是对 不错的一个估计，为什么？因为它是无偏估计。 首先，真正的全体女性的身高均值 ，我们是不知道，只有上帝才知道，在图中就画...
我找到的马春鹏版PRML的错误
shenshikexmu的博客
06-10 1222
P322 公式（10.27）写成方差，应该为精度（precision）
PRML读书笔记－我对机器学习的认识
Richard_More的博客
10-08 6462
最近有时间把Christopher M Bishop的《Pattern Recognition and Machine Learning》（PRML）温习了一遍，这本书可以说是机器学习的经典学习之作。以前在上机器学习这么课的时候，很多细节还没联系到，结果在读论文中就显得捉襟见肘。本文打算理清楚这本书的脉络，也顺便为学习机器学习的人打下一个学习路线图。 1. 排除两块内容 现排除第五章的
强化学习-MATLAB
weixin_45302337的博客
08-09 477
black box -> machine learning不需要标签，根据内在特征进行聚类等相似操作；这就是ML所擅长的，从数据中找出特征进而得到label；序列行为实现最优的回报；可以将policy使用深度神经网络这也是DRL的由来；RL算法的作用就是基于观测，奖励等去优化策略，以采取最优动作进而获得最大回报；所以，RL就是一个优化问题：与其他优化问题区分开来：关键点：评估状态价值，将能够使得智能体获得更高回报，而不是只是关注即时奖励；如果不能够评估状态价值，很有可能导致Agent陷入利用（贪婪）的状态，
【AI论文】高效智能体：在降低成本的同时构建高效能智能体
m0_66899341的博客
08-08 774
本研究系统探究了大型语言模型(LLM)智能体的效率与效能平衡问题，针对当前智能体系统运营成本高昂的痛点，通过GAIA基准测试集实证分析了LLM主干模型选择、框架设计和扩展策略的影响。研究发现：1)任务复杂度存在最优阈值；2)额外模块的边际效益递减；3)框架优化可显著提升效率。基于此开发的EfficientAgents框架，在保持96.7%性能的同时降低28.4%成本，实现"通过成本"指标优化。研究为构建经济高效的智能体系统提供了实证依据和方法指导，推动AI解决方案的可持续发展。
教程 | 使用SAHI结合supervision进行小目标检测
热爱分享，热爱记录
08-07 1244
NMS 通过基于置信度分数消除冗余的检测结果来工作，而 NMM 则将重叠的检测结果合并，以增强对跨越多个图块的对象的表示。它将大图像分割成较小的切片，对每个切片进行推理，然后合并结果，以形成整个图像的最终检测结果。将图块数量增加到 5x5 网格，我们实际上是对图像进行了放大，这样模型就能捕捉到更精细的细节，比如之前可能遗漏的更小、更远的物体。在深入探讨用于小目标检测的SAHI技术之前，先看看经过微调的模型在未经任何预处理或切片的原始图像上的表现是很有帮助的。经过一些测试后，我发现最佳方法是检测人的头部。
快速了解svm算法
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08-08 1529
如果你刚接触机器学习，一定听过各种算法的名字：决策树、神经网络、SVM… 其中 SVM（支持向量机，Support Vector Machine）作为经典的监督学习算法，在分类任务中曾长期占据 “顶流” 地位，至今仍在很多场景中发挥重要作用。今天这篇文章，带你快速搞懂 SVM 的核心逻辑、关键概念和实际价值。
CVPR 2025 | 即插即用，极简数据蒸馏，速度up20倍，GPU占用仅2G
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08-11 643
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PRML课后习题解答指南
标题“prml课后习题答案完整版本”指向的是PRML（Pattern Recognition and Machine Learning）这本书的课后习题解答。PRML是Christopher M. Bishop所著的一本关于模式识别和机器学习的经典教材。该书广泛应用于大学...
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