2018-04-03-概率大坑

No.1 多元高斯分布

(1)多元高斯分布(多元正态分布)简介 | 数据学习者官方网站(Datalearner)

No.2 概率图模型

(1)概率图模型(PGM)综述-by MIT 林达华博士 - CSDN博客

No.3 最大似然估计MLE与贝叶斯估计

(1)最大似然估计MLE与贝叶斯估计 - CSDN博客

(2)极大似然估计与贝叶斯估计 - CSDN博客

(3)cloud/bayes.md at master · lixianmin/cloud · GitHub

(4)数学之美番外篇:平凡而又神奇的贝叶斯方法

数学之美番外篇:平凡而又神奇的贝叶斯方法 – 刘未鹏 | Mind Hacks

No.4 PRML书本的学习资料大全

(1)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 - CSDN博客

(2)matlab代码 GitHub - PRML/PRMLT: Matlab code for machine learning algorithms in book PRML

(3)python 代码 GitHub - ctgk/PRML: PRML algorithms implemented in Python

No.5 协方差矩阵的Cholesky Decomposition的意义:

(1)linear algebra - Generating correlated random numbers: Why does Cholesky decomposition work? - Mathematics Stack Exchange

(2)可视化展示

Use the Cholesky transformation to correlate and uncorrelate variables - The DO Loop

No.6 MCMC(Markov chain Monte Carlo)马尔科夫链蒙特卡洛

(1)简单的,把这个博客看懂了就差不多了Hamiltonian Monte Carlo explained

(2)详细的,就认真看一下Michael Betancourt的文章[1701.02434] A Conceptual Introduction to Hamiltonian Monte Carlo

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