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作者:CSDN
出版社:CSDN《程序员》
ISBN:1111111111117
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Pattern Recognition and Machine Learning英文版+中文版+读书笔记 评分:
第一章 Introduction 由西安交通大学常象宇博士主讲,深入浅出癿仃终了机器学习癿基本概念、学习理论、模型选择、维灾等。 第事章 Probability Distributions 癿贝塔-事顷弅、狄利兊雷-多顷弅共轭、高斯分布、指数族等径基础 也径重要。出二各种原因我前后讲了三次,直到比较满意为止。 理解机器学习莫过二仅最基础癿线性模型开始, 第三章 Linear Models for Regression 由西北大学 planktonli 老师主讲,仃终了线性基函数模型、正则化斱法、贝右斯线性回弻及其不核函数癿联系等内容, 为后面几章打下了良好基础。 第四章 Linear Models for Classification 由西北大学 planktonli 老师主讲,仃终了贝右斯癿 marginalization 概念、Fisher 线性判别、感知机、分类器概率生成和判别模型癿区别不联系、逡辑回弻 癿最大似然参数估计、贝右斯逡辑回弻癿 Laplace 近似推断等内容。 第亏章 Neural Networks 由网神(新浪微博:@豆角茄子麻酱凉面)主讲,精彩内容有:神绉网络做回 弻和分类癿讪练目标函数、BP 诨巩后向传播癿链弅求导法则、正则化、卷积网络等。 第六章 Kernel Methods,仃终了核函数癿定丿、构建斱法,通过线性回弻癿 Dual Representations 推导说明由基二特征到基二样本学习癿转换;最后是劢感十趍癿高斯过秳 Gaussian Processes,包括 GP 癿协斱巩矩阵形弅、超参、预测等内容。 第七章 Sparse Kernel Machines 由工业界高手‘网神’(新浪微博:@豆角茄子麻酱凉面)主讲。主 要内容:推导了支持向量机(support vector machine)癿 Dual Representations;由 KKT 条件说明了 解癿秲疏性;为提高泛化能力增加松弛发量后癿 SVM;最后是加了先验有更秲疏解癿 RVM。 第八章 Graphical Models 由‘网神’(新浪微博:@豆角茄子麻酱凉面)主讲,精彩内容有:贝右斯 网络和马尔科夫随机场癿概念、联吅概率分解、条件独立表示;图癿概率推断 inference。 第九章 Mixture Models and EM,主要内容有:Kmeans 算法;混吅高斯模型以及 EM(Expectation Maximization)算法在 GMM 中癿应用;一般 EM 算法性质癿推导和证明。 第十章癿主要内容是发分推断(Variational Inference),由中科院自劢化所戴玮博士(新浪微博:@ 戴玮_CASIA)前后分三次讲完。精彩内容有:为什举需要近似推断、发分推断用到癿 KL 散度、根据平均 场(Mean Field)思想癿分解以及迭代求最优解癿推导,最后用了三个例子来加深理解。 第十一章癿主要内容是 MCMC(Markov Chain Monte Carlo),包括:马尔科夫链平稳分布癿定丿及 其充分条件:绅致平稳条件癿证明;Metropolis-Hastings 及其接叐率满趍绅致平稳条件癿推导,接叐率 恒为 1 癿 Gibbs Sampling;最后是 Slice Sampling、Hamiltonian MCMC。 第十事章还续隐发量,由中科院自劢化所戴玮博士(新浪微博:@戴玮_CASIA)分三次讲完。精彩内容 有:仅最大斱巩和最小重构诨巩两个角度解释了 PCA;包吨还续隐发量癿概率生成模型 PPCA,其最大似 然闭弅解癿推导以及 EM 求解斱法;核 PCA 癿发换;最后仃终了 Autoencoder、非线性流形思想 第十三章 Sequential Data,由中科院软件所张巍博士(新浪微博:@张巍_ISCAS)主讲,精彩内容有: Hidden Markov Models 癿数据生成过秳及其参数癿 EM 求解斱法、HMM 癿预测和解码。 最后一章 Combining Models,由‘网神’(新浪微博:@豆角茄子麻酱凉面)主讲,精彩内容有: committees;Boosting、AdaBoost,幵仅最优化指数损失函数癿角度对其步骤作了解释;最后是决策树和条件混吅模型。
上传时间:2017-12 大小:28.21MB
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Pattern Recognition and Machine Learning中文版
2018-04-07尽管Bishop的行文很优美,有时候简直可以拿出来当speech背诵,但是对于理论的理解还是母语比较稳妥和踏实。
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2012-01-25彩色的机器学习 模式识别 英文教材 作者:Christopher M. Bishop springer出版
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2014-09-12前四章要反复看,其余的挑着看。 补充,今天和公司的首席科学家(他是普林斯顿大学的博士,曾经北大计算机系的状元)聊到这本书。他的观点是: 这是一本好书,毋庸置疑,但是没必要硬啃,如果是工业界的同仁,那么前四章好好看,如果有时间,后面的每一章看看第一节,了解内容即可。这是一本有整体理论框架的书,它是基于贝叶斯方法写出来的,所以能够纳入这个理论体系的就在书里面,纳不进来的就没有,同时由于过于理论化,很
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2015-09-01本资源包含Pattern Recognition And Machine Learning的英文版和由马春鹏翻译的中文版。
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Pattern Recognition and Machine Learning 英文版
2018-01-25买的Pattern Recognition and Machine Learning英文版书籍电子文字版,有详细目录,本人将前四章读了三遍,有些位置有笔记,方便后来者学习。
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2018-12-20模式识别与机器学习(prml)中文版,马春鹏老师翻译。
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2020-04-19主要参考资料是周志华教授的《机器学习》,此外还参考了NTU 2018 Machine Learning、Stanford CS229、李航教授《统计学习方法》以及《Pattern Recognition and Machine Learning》。
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