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Pattern Classification.pdf

Our purposes in writing this Second Edition | more than a quarter century after the original | remain the same: to give a systematic account of the major topics in pattern recognition, based whenever possible on fundamental principles. We believe that this provides the required foundation for solving problems in more specialized application areas such as speech recognition, optical character recognition, signal analysis, and so on. Since 1973, there has been an immense wealth of e®ort, and in many cases progress, on the topics w e addressed in the First Edition. The pace of progress in algorithms for learning and pattern recognition has been exceeded only by the improvements in computer hardware. Some of the outstanding problems acknowledged in the First Edition have been solved, whereas others remain as frustrating as ever. Taken with the manifest usefulness of pattern recognition, this makes the ¯eld extremely vigorous and exciting. ...展开详情收缩
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评论 共34条

littleyanghy 非常经典,绝版了的书还能找到。
2018-04-09
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u010606321 经典之作,英文的都绝版了
2017-07-18
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weiwuchen 很清晰,很强大哦,不错
2017-06-14
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模式分类 pattern classification 第二版 中文版(扫描版)+英文版(非扫描版)

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#匹配s中的pattern,从头开始匹配 (pattern可用正则) _regexp_compile_cache = {} def Match(pattern, s): if pattern not in _regexp_compile_cache: _regexp_compile_cache[pattern] = sre_compile.compile(pattern) return _regexp_compile_cache[pattern].match(s) #查找s中的pattern(pattern可用正则) def Search(pattern, s): if pattern not in _regexp_compile_cache: _regexp_compile_cache[pattern] = sre_compile.compile(pattern) return _regexp_compile_cache[pattern].search(s) #将s中的pattern替换成rep (pattern,rep可用正则) def ReplaceAll(pattern, rep, s): if pattern not in _regexp_compile_cache: _regexp_compile_cache[pattern] = sre_compile.compile(pattern) return _regexp_compile_cache[pattern].sub(rep, s)

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用Java实现23种设计模式 1. 创建型模式 工厂模式(Factory Pattern) 抽象工厂模式(Abstract Factory Pattern) 单例模式(Singleton Pattern) 建造者模式(Builder Pattern) 原型模式(Prototype Pattern) 2. 结构型模式 适配器模式(Adapter Pattern) 桥接模式(Bridge Pattern) 过滤器模式(Filter、Criteria Pattern) 组合模式(Composite Pattern) 装饰器模式(Decorator Pattern) 外观模式(Facade Pattern) 享元模式(Flyweight Pattern) 代理模式(Proxy Pattern) 3. 行为型模式 责任链模式(Chain of Responsibility Pattern) 命令模式(Command Pattern) 解释器模式(Interpreter Pattern) 迭代器模式(Iterator Pattern) 中介者模式(Mediator Pattern) 备忘录模式(Memento Pattern) 观察者模式(Observer Pattern) 状态模式(State Pattern) 空对象模式(Null Object Pattern) 策略模式(Strategy Pattern) 模板模式(Template Pattern) 访问者模式(Visitor Pattern) 4. J2EE 模式 MVC 模式(MVC Pattern) 业务代表模式(Business Delegate Pattern) 数据访问对象模式(Dao Pattern) 前端控制器模式(Front Controller Pattern) 拦截过滤器模式(Intercepting Filter Pattern) 服务定位器模式(Service Locator Pattern) 传输对象模式(Transfer Object Pattern) 生产者消费者模式(Producer Consumer Pattern)

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Pattern Recognition and Machine Learning英文版+中文版+读书笔记

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。

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Pattern Recognition and Machine Learning(中文完美版) 手动加的所有目录,应该是最完整的一个版本

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《Pattern Recognition And Machine Learning》及完整答案

计算机大牛Bishop出的《Pattern Recognition And Machine Learning》,是机器学习的经典教材,结合Stanford大学stanford 大学 Andrew Ng 教授的 Machine Learning 视频教程一起来学效果会更好,在Coursera网站上也有该视频,观看效果更佳!!!

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Pattern Recognition And Machine Learning高清PDF

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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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.Bishop中_英文版_习题答案_PPT_图

本资源包含Pattern Recognition And Machine Learning(Bishop编写)的英文版、马春鹏翻译的中文版、章节习题答案、张兆翔老师的PPT、书中的所有图。感谢无私公开这些资料的作者。

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