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PRML读书会合集打印版.pdf 评分:

the study group note for Machine Learning Bible book (PRML)
前言 读书会成立属于偶然,一次群里无聊到极点,有人说 Pattern Recognition And Machine Learning这 本书不错,加之有好友之前推荐过,便发了封群邮件组织这个读书会,采用轮流讲课的方式,如果任务能 分配下去就把读书会当作群员的福禾开始进行,分配不下去就算了。后来我的几位好友:网神兄、戴玮博 士、张巍博士、 plankton老师、常象宇博土纷纷出来支持这个读书会。待任务分配完,设置好主持人和 机动队员,我认为就不需要再参与了,但进行不久,也充当机动队员讲了第二、六、九、十章,并承担 了所有的整理回顾工作。随着读书会的进行渐渐发现PRML这本书可以用惊艳二字来形容,每讲一章之前 我们都花費大量时间精力做准备,然后用聊天的方式白话讲课,尽量做到通俗易懂,一章内容太多便分几 次讲,讲的不满意便重新讲,一共讲课23次,加上整理回顾前后进行了两遍,历时一年半这份讲稿合集 才与大家见面。以下是各章的简介 第一章Inη troduction由西安交通大学常象宇博士主讲,深入浅出的介绍了机器学习的基本概念、学习理 论、模型选择、维灾等。 第二章 Probability Distributions的贝塔-二项式、狄利克雷-多项式共轭、高斯分布、指数族等很基础 也很重要。出于各种原因我前后讲了三次,直到比较满意为止 理解机器学习莫过于从最基础的线性模型开始,第三章 Linear Models for Regression由西北大学 plankton老呃主讲,介绍了线性基函数模型、正则化方法、贝叶斯线性回归及其与核函数的联系等内容 为后面几章打下了良好基础。 第四章 Linear Models for classification仍由西北大学 plankton老师主讲,介绍了贝叶斯的 marginalization概念、 Fisher线性判别、感知机、分类器概率生成和判別模型的区别与联系、逻辑回归 的最大似然参数估计、贝叶斯逻辑回归的 Laplace近似推断等內容。 第五章 Neural networks5由网神(新浪微博:@豆角茄子麻酱凉面)主讲,精彩内容有:神经网络做回 归和分类的训练目标函数、BP误差后向传播的链式求导法则、正则化、卷积网络等。 第六章 Kernel methods,介绍了核函数的定义、构建方法,通过线性回归的Dua| Representations 推导说明由基于特征到基于样本学习的转换;最后是动感十足的高斯过程 Gaussian processes,包括GP 的协方差矩阵形式、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 要內容:推导了支持向量机( support vector machine)的 Dual Representations;由KKT条件说明了 解的稀疏性;汋提髙泛化能力増加松弛变量后的SVM最后是加了先验有更稀疏解的RVM。 第八章 Graphical Models由‘网神′(新浪微博:@豆角茄子麻莤凉面)主讲,精彩内容有∶贝叶斯 网络和马尔科夫随机场的穊念、联合概率分解、条件独立表示;图的概率推断 inference。 第九章 Mixture models and em,主要内容有: Kmeans算法;混合高斯模型以及EM( Expectation Maximization)算法在GMM中的应用;一般EM算法性质的推导和证明。 第十章的主要內容是变分推断( Variational Inference),由中科院自动化所戴玮博士(新浪微博:@ 戴玮_ CASIA)前后分三次讲完。精彩内容有:为什么需要近似推断、变分推断用到的KL散度、根据平均 场( Mean field)思想的分解以及迭代求最优解的推导,最后用了三个例了来加深理解 第十一章的主要内容是MCMC( Markov chain monte carlo),包括:马尔科夫链平稳分布的定义及 其充分条件:细致平稳条件的证明; Metropolis- Hastings其接受率满足细致平稳条件的推导,接受率 恒为1的 Gibbs Sampling;最后是 Slice Sampling、 Hamiltonian MCmc。 第十二章连续隐变量,由中科院自动化所戴玮博士(新浪微博∶@戴玮 CASIA)分三次讲完。精彩内容 有:从最大方差和最小重构淏差两个角度解释了PCA;包含连续隐变量的概率生成模型PPCA,其最大似 然闭式解的推导以及EM求解方法;核PCA的变换;最后介绍了 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 markoν Models的数据生成过程及其参数的EM求解方法、HMM的预测和解码 最后一章 Combining models,由‘网神′(新浪微博:@豆角茄子麻酱凉面)主讲,精彩內容有 committees; Boosting、 AdaBoost,并从最优化指数损失函数的角度对其步骤作了解释;最后是决策树 和条件混合模型 感谢以上PRML所有参讲人员,并对正在进行中的 MLAPP( Machine Learning: a Probabilistic Perspective〕读书会的参讲人员:黄浩军(新浪微博:@ Copper_pKU)、余磊博士(新浪微博:@红烧鱼 机器学习)、SAT(新浪微博:@ priceton)、皮搋子狐狸(新浪微博:@ unlucky Allen)、 Zealot等人 一并感谢。坚持把PRML这本书跟下来的同学也辛苦了。最后对QQ群、微博、微信等各个平台上所有参 与和支持我们读书会的人表示感谢,有几次都想放弃了,是大家对机器学习的热情一直在推动着读书会前 进。 读书会QQ群:一号群:177217565(已满); 二号群:424269692加群时请在申请里用简短的话描述一模型或算法的关键思想。 微信平台请扫下面二维码 口长 PRML这本书结束了,但读书会仍会继续,最新动态请关注我的新浪微博 @ Nietzsche复杂网络机器学习 http://weibo.com/dmalgorithms) 第一章 Introduction 主讲人常象宇 Introduction to Machine Learning May 4, 20 May4.2013 大家好,我是 likrain,本来我和网神说的是我可以作为机动,大家不想讲哪里我可以试试,结果大家不 想讲第一章。估计都是大神觉得第一章比较简单,所以就由我来吧。我的背景是统计与数学,稍懂些计算 机,大家以后有问题可以讨论。 今天我们来讲一下PRML第一章,这一章的内容是基于一些简单的例子对于机器学习中的基本概念给与 介绍。这是为后续章节的介绍给一个铺垫。我今天讲的内容包括以下几个部分 Outline ③ Machine Learning g What is the Machine Learning digs of Machine Learning g InternaLional Machine Learning Groups 2) Basic Concepts Probability TI The Challenges of Machine Learning 号 Model selection a I he Curse of Dimensionality ④ Tow Basic Theories o Information theo Decision I heory 把书上的知识点做了个总结大概 首先我们来看一下,我个人理解的机器学习的定义 针对经验性数据,使用计算 机通过模拟人类学习和获取 信息的准则来处理以预测为 MATH 终极目标问题的一系列过程 STAT 称为机器学习 系列过 程是“学习过程”,包括统 ML 计建模,优化处理,算法设 计,和统计分析。机器学习 是数学,统计学,计算机科 学的综合交叉学科。 机器学习的分类有很多种,一般是基于两点:数据类型与学习过程。 是否有标签->监督(分类,回归),半监督,无监督(聚类); 学习过程不同->主动学习,强化学习,转导学习。 Paradigms of Machine Learning Machine Learning Method We want to seek the understanding form data set fan: 3nn o Supervised Learning e Unsupervised Le g o Smei-supervised Learning o Transductive le e Active learnin Reinfo nt Learning 讨论 这里我可以稍微停一下 是否有问题? plankton(1027753147)1901:30 这里讲的要更清楚些哦, learning的区别啊 丛(373242125)1901:36 N m=1 HX(458728037)19:01:57 学习过程不同->主动学习,强化学习,转导学习是怎么分的呢? krain(261146056)190222 提问结束否? 大家如果没问题了我就开始回答 plankton(1027753147)19:0250 @。 Paradigms of Machine Learning :: Supervised Learning Given D=x, Y,,, learn fO: Y, =f(x ) st. Dew=i= y) Unsupervised Learning Given D-{x},|am:Y-f(x),st.D=={}→匀y} Reinforcement Learning Given D-env, actions, rewards, simulator trace/real game) leam poley:e,r→a utility:a.e→F t( cnv, new rcal gam}→a1a22 Active Learning Given D(, learn Dew -((andf(), s.t. D>G'().policy. y, likrain(261146056)19:02:59 第一问题@ plankton我不是很清楚哈哈 这样大家如果问颎都说完了,我就开始解释,确定可以开始了? 丛(373242125)1904:38 Unsupervised Learning无监督学习只能用于类聚? 网神(66707180)1904:43 如果回答的内容在接下来的讲课计划里,可以先不回答。 likrain(261146056)19:0532 第一问题@ plankton我没明白他想问什么, 第二个@丛:特指我有N个样本,用Xny_n代表其中 第三个@HⅨ:学习过程可以想象成一种学习机制,这种机制是模拟人类的学习或者想法的一种过程 然后,我对于第三个问题举个例子 plankton(1027753147)19:06:42 第二个@丛无监督学习包括: clustering, dimension reduction, density estimization likraini(261146056)19:0702 例如转导学习:大家可以这样想象,我们对于一个学习过程总是希望得到个规则,数学上与形式上,而 我们人经常判断不是这样的 你是看到了一些苹果之后,给你了个苹果你去判断,你不是个机器需要有个函数规则,而是通过你看到的 以前的苹果直接判断苹果,基于这种想法的学习过程叫做转导学习,例如你可以 google, transductive SVM plankton(1027753147)1908:33 inductive learning是和 tranductive learning区别的 likrain(261146056)19:0836 我先发言到这里,这个。。。。区别很明显 plankton(1027753147)19.09:09 我补充下, inductive learning主要用于semi- supervised leraning likrain(261146056)19:0926 不好意思我看错了哈哈,我理解这是一个东西,然后换了个词,不知道其他人意见 讨论结束 继续 学习理论:一套标准的框架用统计学,概率论,数学的严格化语言去解释(收敛速率与泛化性能)或者 比较不同学习方法与模型的性能。其中最经典的例子:统计学习理论。 统计学习理论的目标:去硏究所谓的泛化误差界( Generalization bounds) Paradigms of Machine Learning Learning Theory Genera ization error {E()-EN()}≤B(N.H.B,a,…) sTench o Bias ys variance Q Enough Sample Sizc o Learning Rate o Convergence g Conf dence M4.20135/9 这是一些理论涉及到的 topIC,这甲面涉及到的数学技巧与数理统计工具比较多,我没法全部解释 International Machine Learning Groups Machine Grou g Groups in China 机器学习的研究小组:美国,欧洲,中国例子。伯克利的研究小组比较厉害,当然大家主要知道出名的, 所谓的乔丹哈哈,MI的人工智能实验室、CMU的 machine learning deparment、欧洲的CSML放在 UCL,还有我们国内的是吧 哈哈 机器学习的例子已经深入到我们每天的生活,这里我们可以讨论一下生活中机器学习的例子。大家发言呵 plankton(1027753147)191543 Where Machine Learning is being ●母 used or can be useful? ●:° )w本个 retrieval 黑…一 Solutlon A r- v:e-v krain(261146056)191717 那我讲个例子吧 Advanced Examples 野球拳 读心术 Siri 我比较推崇的第一个野球拳 nd at this Computer visio 读心术 Presented clip I am watching fair data Clip reconstructed from brain activity Decodin Coding: 11010 sparse Coding SIr U welcome Thanks apple. I

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2019-08-22 上传 大小:12.11MB
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PRML究竟有何过人之处,不能光看它本身的内容,最重要的是看其在Machine Learning, Data Mining这一类书籍中的地位。通常从一个CS小白开始学Machine Learning或者Data Mining,到成长为一个独当一面的大牛,都会看几种类型的书

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机器学习经典教材,学习机器学习必读的教材之一,里面对机器学习相关算法的讲解非常深刻

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一群大佬的思想交锋,畅谈模式识别与机器学习,回话方式聊学习。

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寻找数据中模式的问题是一个基本的问题,有着很长的很成功的历史。例如,16世纪Tycho Brahe的大量的观测使得Johannes Kepler发现行星运行的经验性规律,这反过来给经典力学的发 展提供了跳板。类似地,原子光谱的规律的发现在20世纪初期对于量子力学的发展和证明有着 重要的作用。模式识别领域关注的是利用计算机算法自动发现数据中的规律,以及使用这些规 律采取将数据分类等行动。

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Pattern Recognition And Machine Learning 模式识别与机器学习 经典外文图书,中文PDF+英文原版PDF

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RML究竟有何过人之处,不能光看它本身的内容,最重要的是看其在Machine Learning, Data Mining这一类书籍中的地位。通常从一个CS小白开始学Machine Learning或者Data Mining,到成长为一个独当一面的大牛,都会看几种类型的书。象征性1分,分享给需要的同学。

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PRML Pattern Recognition and Machine Learning 中文高清完整PDF版

纵观《PRML》(《Pattern Recognition and Machine Learning》),讲述解决问题的方法的只有20%不到的内容,而其余的内容都是在讲述怎样将问题解决得更好(精度更高)! 模式识别逃不掉的一本书,还出了中文版!!

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PRML读书会笔记

关于机器学习各类算法的详细解释和交流的记录,主要针对经典的PRML教材的讲解

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