PRML

变分推断学习笔记

本文是学习PRML第10章的一篇笔记，错误或不足的地方敬请指出。先给出问题描述。记得在上一篇EM的文章中，我们有一个观察变量X={x{1},…,x{m}}和隐藏变量Z={
ddtohy·2022-12-09 17:14

PRML第四章读书笔记——Linear Models For Classification 线性判别分析/感知机、IRLS、probit回归、标准链接函数、拉普拉斯近似、BIC准则、贝叶斯逻辑回归

（真的非常期待能读到第8、9章那里，看看贝叶斯派的作者是如何讲概率图的）目录P180回归基础4.1DiscriminantFunctionsP181两类情况P182多类情况P184最小二乘P187Fisher线性判别分析P190Fisher线性判别分析是一种特殊的最小二乘P191多类Fisher线性判别分析P193感知机算法4.2ProbabilisticGenerativeModelsP198连
Trade Off·2022-12-02 10:00

Kernel Regression

在prml这本书的第六章kernelmethods提到了一种非参数回归的方法Kernelregression，这种模型是基于（特征x之间）特征越相似的则其所对应的y值也应该很相似，只不过他引进了kernel
MCMAXMM·2022-11-26 07:21

国科大prml10-无监督学习

文章目录1.监督学习与无监督学习2.聚类分析2.1簇的其他区别2.2类型2.2.1基于中心的簇2.2.2基于连续性的簇2.2.3基于密度的簇2.2.4基于概念的簇2.3应用2.4三要素3.距离函数3.1距离函数的要求3.2标准化3.3其他相似、不相似函数4.评价指标4.1外部指标（有参考模型）4.2无参考模型（内部指标）5聚类算法5.1k-均值聚类收敛性k如何确定？如何初始化K-means预处理和
叶落叶子·2022-11-23 11:51

PRML原书源码_pyhon版——依赖包版本说明

环境配置时间：2020.1.26源码链接：https://github.com/ctgk/PRML源码更新时间：2019.5.28（截图如下）使用包版本：python：3.5numpy：（pipinstallnumpy
Zipcoder·2022-11-23 00:01

机器学习应该准备哪些数学预备知识？

最近在看PRML这类书籍，感觉有点吃劲，主要是公…关注者4828被浏览1
weixin_30296405·2022-11-22 18:11

PRML第二章读书笔记——Probability Distribution 两变量条件期望/方差、R-M序列算法、高斯分布参数辨识/后验推断/相关分布、指数族分布、无参数先验、无参数估计、kNN

第2章ProbabilityDistribution2.2MultinomialVariablesP74两变量的条件期望与条件方差2.3TheGaussianDistributionP86高斯分布的参数辨识P94序列估计Robbins-Monro算法P99高斯分布参数的贝叶斯估计一般性序列估计一维高斯分布均值的后验推断一维高斯分布方差的后验推断Gamma分布一维高斯分布均值和方差联合的后验推断Ga
Trade Off·2022-11-21 16:28

机器学习数学提要

概率论与数理统计浙大版》●《数理统计学简史》陈希孺●《矩阵分析与应用》张贤达●《凸优化（ConvexOptimization）》-StphenBoyd&LievenVandenberghe●《统计学习方法》李航●《PRML
yuanmengxinglong·2022-11-21 02:01

回归问题的损失函数

PRML里有一节讲了回归问题的损失函数，用到了泛函和变分法，但是推导过于简略，这里补充一下详细过程。
github_15579971·2022-11-20 06:40

模式识别 | PRML Chapter 6 Kernel Methods

PRMLChapter6KernelMethodsFormodelswhicharebasedonafixednonlinearfeaturespacemappingϕ(x)\phi(x)ϕ(x),thekernelfunctionisgivenbytherelation:k(x,x′)=ϕ(x)Tϕ(x′)k(x,x^{'})=\phi(x)^{T}\phi(x^{'})k(x,x′)=ϕ(x)
ZIYUE WU·2022-11-19 22:14

模式识别与机器学习（更新中）

贝叶斯算概率参数估计第二讲贝叶斯学习基础贝叶斯公式先验概率是非条件概率似然概率是给定变量的条件下观测变量的概率后验概率是给定数据的条件下观测变量的概率[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CxnCiJvk-1668446316791)(PRML
中二病没有蛀牙·2022-11-15 17:22

研一学机器学习和深度学习，为什么感觉越学越不会，怎么解决呢？

链接：https://www.zhihu.com/question/371622741编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删比如说看了两遍prml前几章感觉什么也没学到？有什么好办法么？
woshicver·2022-07-19 16:08

PRML 模式识别与机器学习 1.绪论

1.绪论1.1.Example:PolynomialCurveFitting#sampledatadefcreate_toy_data(func,sample_size,std):x=np.linspace(0,1,sample_size)t=func(x)+np.random.normal(scale=std,size=x.shape)returnx,tdeffunc(x):returnnp.s
代码王者pyh·2022-07-03 07:10

PRML 回归的线性模型

线性模型最简单的形式就是输入变量的线性模型，但是，将一组输入变量的非线性函数进行线性组合，我们可以得到一类更加有用的函数，本章我们的讨论重点就是输入变量的非线性函数的线性组合。1线性基函数回归问题最简单的形式就是输入变量的线性函数，即\[y(\mathbfx,\mathbfw)=w_0+w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_Dx_D\]这称为线性回归（linearregression），更
faranten·2022-03-01 15:00

模式识别机器学习PRML考前自测

绪论1、请介绍一下机器学习的整体框架机器学习和模式识别基本一个东西，模式识别是工业界的称呼而已。机器学习是人工智能下属的子领域，用来辅助在大数据时代进行数据分析与数据管理，应用于数据挖掘工作。人工智能的其他子领域包括比如NLPCV等领域。机器学习根据是否有监督可以分为：全监督学习（比如naivebayes、回归、SVM），无监督学习（聚类、降维），半监督学习按照是否应用了神经网络可以分为：传统机器
synthesis_UMR·2022-02-24 07:02

机器学习应该准备哪些数学预备知识？

最近在看PRML这类书籍，感觉有点吃劲，主要是公…关注者4828被浏览1
zzm_·2022-02-23 07:43

PRML 概率分布

本文地址：https://www.cnblogs.com/faranten/p/15917369.html转载请注明作者与出处1二元变量1.1伯努利分布与二项分布考虑一个最基本的试验：抛硬币试验。在一次实验中只有两个结果，即正面与反面，用随机变量\(x=1\)来表示抛掷硬币得到的是正面，\(x=0\)来表示抛掷硬币得到的是反面，且先验地猜测得到正面的概率是\(\mu\)，那么\[\begin{al
faranten·2022-02-21 08:00

PRML 基础知识

1一个经典例子一个经典的例子就是PolynomialCurveFitting问题，现在将以此为基础介绍一些基本概念和方法。该问题的主要思路是针对给定的训练集\(\mathbf{x}\equiv(x_1,x_2,\cdots,x_N)^T\)与\(\mathbf{t}\equiv(t_1,t_2,\cdots,t_N)^T\)，选取适当的模型（在这个问题中是多项式模型）和适当的参数集\(\mathb
faranten·2022-02-10 18:00

研习计划 2018-01-25

一、整体长远计划内容——强化内力修为（1）sml（PRML+ESL+MLAPP+BRML）（2）dl（nndl+dl）（3）paper、paper、paperandrelatedcodes二、ML相关的数学理论基础
西方失败9527·2022-02-09 14:26

模式识别与机器学习(二)——概率论基础、频率派与贝叶斯派

1.2上概率论基础概率论是整个模式识别与机器学习的基础，本节对应PRML书1.2节的概率部分，以后不再单独说明。求和法则与乘法法则假设有两个离散随机变量和，的取值范围为，的取值范围为。
Ice_spring·2021-06-20 23:06

2018年1月1日

晚饭过后看了会儿PRML，把第一章看完了，虽然关于信息熵的理论推导完全一头雾水……总之互信息、信息熵
真昼之月·2021-06-08 21:21

2018-08-28-PRML Notebook

(1)TheBias-VarianceDecomposition[链接1]http://chillyrain.is-programmer.com/posts/33766.html[链接2]https://github.com/lijin-THU/notes-machine-learning/blob/master/Pattern-Recognition-and-Machine-Learning/C
陆小杰_642e·2021-06-05 09:12

PRML读书笔记(4) - 高斯混合模型（GMM） 及 EM 算法

高斯混合模型的概念在PRML这本书的第9章介绍的。目前正在上的김동국教授的人工神经网络纯理论课程非常适合研究生入门机器学习。但是由于没时间讲解全部内容，教授说正式的内容在第5章结束。
caoqi95·2021-05-11 06:44

prml-1绪论

1有监督学习：定义：训练数据的样本包含输⼊向量以及对应的⽬标向量的应⽤叫做有监督学习（supervisedlearning）问题。举例：数字识别就是这个问题的⼀个例⼦，它的⽬标是给每个输⼊向量分配到有限数量离散标签中的⼀个，被称为分类（classification）问题。如果要求的输出由⼀个或者多个连续变量组成，那么这个任务被称为回归（regression）。2在其他的模式识别问题中，训练数据由⼀
keaidelele·2021-05-03 07:43

概率图模型与贝叶斯网络

本文集主要是用于分享我最近正在阅读的一本书——在业界享有”AI圣经“之称的《PatternRecognitionandMachineLearning》（《模式识别与机器学习》，简称为《PRML》），该书出版于
三分钟湿度·2021-04-02 18:34

2018年1月16日

地铁上烧流量打FGO第七章，贤王闪有点意思233上午基本没干什么事，PRML也看不进去……下午倒是有了一点进度，但是很快又沉迷聊天去了（。）
真昼之月·2020-10-11 15:47

【系列一】频率派v.s.贝叶斯派

周志华《机器学习》《elementsofstatisticallearning》侧重于贝叶斯派——概率图模型周志华《机器学习》《patternrecognitionandmachinelearning》（PRML
zwszws111·2020-09-17 04:07

用 Python 通过马尔可夫随机场（MRF）与 Ising Model 进行二值图降噪

前言这个降噪的模型来自ChristopherM.Bishop的PatternRecognitionAndMachineLearning（就是神书PRML……），问题是如何对一个添加了一定椒盐噪声（Salt-and-pepperNoise
denglaiyou4326·2020-09-16 07:57

概率理论和概率密度

由于自己基础比较差，整理了两部分的内容，一部分为本部分整理的基础知识点内容，归属为“PRML基础”，另一部分为“PRML学习”，希望有兴趣的读者共同交流进步。
匍匐-菜鸟·2020-09-14 19:09

HMM——前向后向算法

根据已知观测序列和对应的状态序列，或者说只有观测序列，将学习过程分为监督和无监督学习方法主要参考《李航统计学习》、《PRML》2.监督学习方法给定了s个长度相同的观测序列和对应的状态序列（相当于有s个样本
风翼冰舟·2020-09-13 14:38

关于机器学习的推荐书单

3AllofStatistics-AConciseCourseinStatisticalInference-LarryWasserman-Springer4MachineLearning-TomMitchell5PRML6PRM
Lestat.Z.·2020-09-12 08:43

国科大prml15-基于浅层模型的计算机视觉--以人脸识别为例

文章目录2.特征设计与提取过程q2.1局部特征--SIFT2.2局部特征HOG3.特征汇聚或变换h3.1BoVW视觉词袋模型3.2PCA4.以人脸识别为例4.1主动统计模型4.1.1ASM(activeshapemodel)4.1.2AAM主动表观模型4.2人脸特征提取和比对特征脸Fisherfaces方法--本质（Fisher线性判别分析）=PCA+FLD贝叶斯人脸识别LBP计算机视觉的基本任务
叶落叶子·2020-09-10 20:00

PRML读书笔记（第一章）

2018/4/2:1.对于最简单的损失函数：该误差函数是系数w的二次函数，因此它关于w的偏导数是线性函数，所以误差函数的最小值有一个唯一解；2.均方根误差（RMS）公式：3.随着M的增大（M为模型多项式的阶），模型的系数也越来越大，这样是可以让多项式函数精确的与数据匹配，但是与此同时，对于数据之间的点，多项式的值会表现出剧烈的震荡，有着更大的M值的更灵活的多项式被过分地调参，使得多项式被调节成了与
MrTimber·2020-08-26 13:38

PRML读书笔记（第二章）

2018/4/111.共轭先验：后验概率分布（正比于先验和似然函数的乘积）拥有与先验分布相同的函数形式（比如都是高斯分布）。这个性质被叫做共轭性（Conjugacy），这时先验分布就称为共轭先验；2.我们可以观察似然函数的形式，找到一个正比与似然函数的函数式，将其作为先验概率分布，这样后验概率分布就会与先验概率分布有着相同的函数形式，具有共轭性；
MrTimber·2020-08-26 13:08

PRML读书笔记——采样方法

本章中，我们希望解决的基本的问题涉及到关于⼀个概率分布p(z)寻找某个函数f(z)的期望。这⾥，z的元素可能是离散变量、连续变量或者⼆者的组合。因此，在连续变量的情形下，我们希望计算下⾯的期望E[f]=∫f(z)p(z)dz我们假设，使⽤解析的⽅法精确地求出这种期望是⼗分复杂的。因此，我们采用采样的方法抽取出样本，计算出对应的值本章的采样方法主要包括：重要采样、拒绝采样、蒙特卡罗采样、吉布斯采样、
GZGlenn·2020-08-26 12:28

关于卡尔曼滤波和卡尔曼平滑关系的理解

在PRML第637页，提到在线性动态系统（LDS:lineardynamicalsystems）中，前向迭代为卡尔曼滤波，反向迭代为卡尔曼平滑。那么，这里的卡尔曼平滑指的是什么呢？网上搜索，基
foreseerwang·2020-08-26 12:30

隐马尔科夫（HMM）的Matlab实现

说明：1.本文实现了PRML一书第13章的隐马尔科夫（HMM）算法，并与K-means聚类、GMM模型聚类进行了对比。
foreseerwang·2020-08-26 12:30

【ML经典书籍系列1】解读PRML

转自知乎：http://www.zhihu.com/question/20970802，作者杨超本书是经典中的经典我完整看了3遍以上要算上没看完的几次得有快10遍（剖析自己，没有一本是认真看完的）是的前几次我都是看的半途而废另外我也看过数本相关领域的大而全的书：如统计学习基础啊，kevin最新的那本啊，还有koller的以及jordan的图模型，以及以kernel为线索的、涉及更多计算理论性的pa
江南小白龙·2020-08-24 05:24

PRML-系列一之1.6

信息论在本章中，我们讨论概率论和决策论的许多概念，他们是本书随后讨论的基础。我们通过引入一些信息论领域额外的概念来结束本章，这些概念也在模式识别和机器学习技术的发展中也是很有用的。再次，我们只关注关键的概念，并建议读者参考其他地方更详细的讨论（Viterbi和Omura，1979;Couver和Thomas，1991;MacKay，2003年）。我们首先考虑一个离散型随机变量x并问当我们观察到此变
会敲键盘的猩猩·2020-08-24 02:41

PRML-系列二

概率分布在第一章中，我们强调了模式识别中概率论所起的核心作用。我们现在转到概率分布及它们属性具体实例的探索。除了对他们自己的权利有极大兴趣外，这些分布可形成更复杂模型中的积木块，（其实就是通过一些组合可以用来处理更复杂的模型）这将在整本书中被广泛使用。本章介绍的分布也出于另一个重要的目的，即提供给我们讨论一些关键统计概念的机会，如贝叶斯推理，我们首先给出简单的例子，之后的章节中探讨更复杂的情况。本
会敲键盘的猩猩·2020-08-24 02:36

PRML读书会前言

转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6dbdb8160102vft7.html读书会成立属于偶然，一次群里无聊到极点，有人说PatternRecognitionAndMachineLearning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利开始进行，分配不下去就算了。后来我的几位好友：
wxing2008666·2020-08-23 23:59

PPCA EM理解

(一般这种具有复杂的公式而且还是看别人博客的笔记我是不愿意放在CSDN可是我的印象笔记突然不能登录了)推公式的部分基础知识高斯分布相乘PPCA详细的话先看数据降维找其中的第六章PRML读书笔记：ProbabilisticPCA
长虹剑·2020-08-23 04:10

D-Separation(D分离)-PRML-8.22-Graphical Model 五 18 by 小军

D-Separation(D分离)-PRML-8.22-GraphicalModel五18by小军一、引言在贝叶斯网络的学习过程中，经常会遇到（D-Separation）D-分离这个概念，D-分离是寻找网络节点之间的条件独立性的一种方法或者说一种问题的简化处理的技巧
weixin_30295091·2020-08-22 14:10

读书笔记：“PRML”之Mathematical notation和Introduction

缘由PRML即为：PatternRecognitionAndMachineLearningPRML是机器学习的经典书籍。我想通过两步部分来大致了解这本书的核心所在，这两个部分也就是不可或缺。
silent狼·2020-08-21 12:33

卡尔曼滤波（kalman）相关理论以及与HMM、最小二乘法关系

通过上一篇CRF，我们可以顺便回顾一下HMM，事实上，这几种算法和Kalman之间是有联系的，这个联系，据说是在PRML这本书的第13章里讲的线性动态系统（LDS）讲的，有机会一定好好拜
DLANDML·2020-08-21 04:31

《模式识别与机器学习(PRML)》笔记、代码、NoteBooks 发布

微软剑桥研究院实验室主任ChristopherBishop的经典著作《PatternRecognitionandMachineLearning》，中文译名《模式识别与机器学习》，简称PRML，深受广大机器学习爱好者好评
红色石头Will·2020-08-18 16:21

PRML笔记

PRML1.简介1.1.例子：多项式拟合1.2.概率论1.2.1.概率密度函数1.2.2.期望和方差1.2.3.Bayes概率1.2.4.高斯分布1.2.5.重新理解曲线拟合1.2.6.Bayes曲线拟合
Darlewo·2020-08-18 10:49

PRML第一章笔记

ps：这是对模式识别与机器学习这本书的学习笔记，主要是一些自己的看法和总结（需要有一定的机器学习基础，同时要结合PRML这本书）模式识别：模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的
yealxxy·2020-08-18 09:45

PRML 阅读笔记（七）

2.3.3Bayes'theoremforGaussianvariables之前两节，书中用标准二次型和配方的方法找到了p(xa)和p(xb|xa)，这一节中，把它们记为p(x)和p(y|x)，并把他们当作贝叶斯理论中的先验概率和似然函数，用以求得p(y)和后验概率p(x|y)。为了简化描述，作者先对之前的结论进行了描述的简化，定义了三个新的参数（对照上一节可知三个参数的含义），并随之引出了线性高
legend_xiang·2020-08-18 09:27

机器学习笔记（PRML）

转载自：http://nbviewer.jupyter.org/github/lijin-THU/notes-machine-learning/blob/master/ReadMe.ipynb机器学习笔记简介作者：李金版本：0.0.1邮件：[email protected]机器学习笔记，使用jupyternotebook(ipythonnotebook)进行展示。Github加载.ipy
jiachen0212·2020-08-18 08:11
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