PRML

prml读书笔记（5.1 前馈神经网络函数）

第五章神经网络5．1前馈神经网络函数第三章第四章讨论的基于线性模型的回归与分类问题，都是以固定的非线性基函数的线性连接为基础，形式为：这里f(.)对于分类问题是非线性激活函数，对于回归问题是特性函数。我们的目标是通过依靠于参数的基函数来扩展这个模型，然后允许参数在训练中进行调整。神经网络使用如上式（5.1）的基函数，每一个基函数都是一个输入的线性结合的非线性函数，在这里，在线性联合中的系数是可以调
gh624922876·2020-08-18 08:57

6.4 高斯过程（PRML读书笔记）

  在6.1节，通过将对偶性的概念应⽤于回归的⾮概率模型，我们引出了核的概念。这⾥，我们把核的角⾊推⼴到概率判别式模型中，引出了⾼斯过程的框架。  在第3章，我们考虑了线性回归模型，形式为y(x,w)=wTϕ(x)y(\textbf{x},\textbf{w})=\textbf{w}^T\phi(x)y(x,w)=wTϕ(x)。我们证明了，w\textbf{w}w上的先验分布会产⽣函数y(x,w)
笑看风云之变换·2020-08-18 08:22

6.3.1 Nadaraya-Watson模型（PRML读书笔记）

  在3.3.3节，我们看到，对于新的输⼊xxx，线性回归模型的预测的形式为训练数据集的⽬标值的线性组合，组合系数由“等价核”（3.62）给出，其中等价核满⾜加和限制（3.64）。  我们可以从核密度估计开始，以⼀个不同的角度研究核回归模型（3.61）。假设我们有⼀个训练集{xn,tn}\{\textbf{x}_n,t_n\}{xn,tn}，我们使⽤Parzen密度估计来对联合分布p(x,t)p(
笑看风云之变换·2020-08-18 08:22

第4章 分类的线性模型（PRML读书笔记）

本章小结  本章讨论分类问题。分类的⽬标是将输⼊变量x分到K个类别CkC_kCk中的某⼀类。最常见的情况是，类别互不相交，每个输⼊被分到唯⼀一个类别中。因此输⼊空间被划分为不同的决策区域，它的边界被称为决策边界或者决策⾯。在本章中，考虑分类的线性模型的，即决策面是输⼊向量x的线性函数，因此被定义为D维输⼊空间中的(D−1)维超平⾯（附录部分会对这个做解释）。如果数据集可以被线性决策⾯精确地分类，那
笑看风云之变换·2020-08-18 08:51

PRML笔记（一）

1Introduction本章主要讲解的是三大理论的一些基本概念知识，这三大理论分别为：probabilitytheory，decisiontheory以及informationtheory。1.1Example:PolynomialCurveFitting本章刚开始便引入了一个“polynomialcurvefitting”的regressionproblem。在这个拟合问题中，所要拟合的函数是
以负熵为食·2020-08-18 07:03

PRML附录笔记

AppendixA.DatasetHandwrittenDigits本书所使用的handwrittendigits来自于MNIST数据集，每一张image的size为28×28，且每一个元素中的值都是greyscale。SyntheticData整本书中使用了两个simplesyntheticdatasets。第一个是关于regressionproblem的，它是由正弦函数拟合而来的，如下图所示：
以负熵为食·2020-08-18 07:02

《现代推荐算法》神经协同过滤之MLP算法

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yifan_nir·2020-08-18 06:27

《现代推荐算法》神经协同过滤之GMF算法

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yifan_nir·2020-08-18 06:27

leetcode 圆圈中最后剩下的数字(约瑟夫环)

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yifan_nir·2020-08-18 06:26

《机器学习模型思考》系列：线性回归模型的基本假设

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yifan_nir·2020-08-18 06:26

《现代推荐算法》传统协同过滤（user-CF, item-CF）

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yifan_nir·2020-08-18 06:26

《现代推荐算法》矩阵分解系列（SVD++，Time SVD++）原理

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yifan_nir·2020-08-18 06:26

《现代推荐算法》矩阵分解系列（SVD，FunkSVD，BiasSVD）原理

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yifan_nir·2020-08-18 06:26

Conjugate prior-共轭先验的解释

一问题来源：看PRML第二章时遇到的。
萝卜羊·2020-08-18 00:28

PRML 02 Introduction：贝叶斯概率

引言概率密度期望和协方差Expectationsandcovariances1加权平均值2多变量权重3条件期望4函数方差5协方差BayesianProbability5高斯分布重回多项式拟合1理解误差函数2理解规则化贝叶斯曲线拟合主要讲解了贝叶斯概率与统计派概率的不同。概率论，决策论，信息论（probabilitytheory,decisiontheory,andinformationtheory
bea_tree·2020-08-17 21:49

贪心算法题：leetcode 跳跃游戏

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yifan_nir·2020-08-17 19:16

《PRML》学习笔记2.2——多项式分布和狄利克雷分布

没有读过的朋友可以参考：《PRML》学习笔记2.1——伯努利分布、二项分布和Beta分布，从贝叶斯观点出发今天将为大家介绍两个更难理解的分布——多项式分布和狄利克雷分布。
Phoenix_Zhang1153·2020-08-17 03:35

PRML读书笔记 第十章 近似推断（1）

PRML读书笔记第十章近似推断（1）近似推断方法概述一元高斯问题的传统做法和变分推断方法心得体会 从今天起开始更新关于PRML书籍当中的一些学习笔记和感悟心得。
填2·2020-08-17 02:14

PRML 学习感悟

OverviewChap2:Distributionandnon-parametricmodelsChap3:GeneralizedLinearmodelOverviewChap2:Distributionandnon-parametricmodelsChap3:GeneralizedLinearmodel其实所谓的广义线性模型(GLM)就是”1.5“层的神经网络。书中对于GLM的定义如下：ŷ=
YHmoun·2020-08-17 00:38

今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)，章节5.2-5.3，Neural Networks神经网络训练（BP算法）...

转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/xbinworld/p/4265530.html这一篇是整个第五章的精华了，会重点介绍一下NeuralNetworks的训练方法——反向传播算法（backpropagation，BP），这个算法提出到现在近30年时间都没什么变化，可谓极其经典。也是deeplearning的基石之一。还是老样子，下文基本是阅读笔记（句子翻译+自己理解），
weixin_34194379·2020-08-16 16:25

PRML——偏差方差分析

引言偏差方差分析是机器学习中常用的来衡量模型对数据拟合好坏的度量方式，PRML中对这一个问题进行了数学理论上的分析。
NeverMore_7·2020-08-16 02:51

PRML书中公式（1.118）KL散度恒大于等于 0的推导

本文为博主“声时刻”原创文章，未经博主允许不得转载。联系方式：[email protected]公式（1.118）是关于Kullback-Leibler散度恒大于等于0(1.118)KL(p∣∣q)=−∫p(x)ln{q(x)p(x)}dx≥−ln∫q(x)dx=0KL(p||q)=-\intp(x)ln\bigg\{\frac{q(x)}{p(x)}\bigg\}dx\geq-ln
声时刻·2020-08-16 01:09

leetcode 路径总和

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yifan_nir·2020-08-14 22:39

台大李宏毅课程笔记5——Logistic Regression （逻辑回归）

p=11推荐丛书PRML《PatternRecognitionandMachineLearning》《模式识别与
子涣_new·2020-08-14 16:41

David Silver强化学习课程笔记（四）

第四课：模型无关的预测在进入正题之前，先说点题外话哈，等《DavidSilver课程学习笔记》系列更新完成之后，我们将会更新《PRML学习笔记》以及《RL学习笔记》，到时候希望大家多多指教哟～在第三课中
微丶念（小矿工）·2020-08-12 13:35

朴素Bayse新闻分类实践

目录1、信息增益（互信息）介绍（1）西瓜书中的信息增益[^1]（2）PRML中的互信息[^2]（3）其实他们是一个东西2、朴素Bayse新闻分类[^3]（1）常量及辅助函数（2）特征提取（3）训练模型（
萝卜地里的兔子·2020-08-12 13:24

[PRML]马尔可夫随机场

从《有向图》和《条件独立》中，我们已经了解有向图形模型(directedgraphicalmodels)指定了一组变量上的联合分布的因式分解为局部条件分布(localconditionaldistributions)的乘积。它们还定义了一组条件独立属性(conditionalindependenceproperties)，必须满足根据图进行因式分解的任何分布。现在我们来看第二类主要的图模型，它们是
mengjizhiyou·2020-08-10 18:45

[PRML]图模型-条件独立

在上一节中，我们介绍了《有向图模型》，这一节给大家介绍条件独立性。1简介多变量概率分布的一个重要概念是条件独立(conditionalindependence)。考虑三个变量aaa、bbb和ccc，假设aaa在给定bbb和ccc下的条件分布不依赖于bbb的值，则：p(a∣b,c)=p(a∣c)式(20)p(a|b,c)=p(a|c)\式(20)p(a∣b,c)=p(a∣c)式(20)读作在给定cc
mengjizhiyou·2020-08-10 18:45

[PRML]图模型-有向图模型

首发于我不爱机器学习公众号，微信号：learning_free1简介概率在现代模式识别中起着核心作用。概率论可以用两个简单的方程来表示，它们分别对应着求和法则和乘积法则。因此，完全可以通过代数操作来建立和解决复杂的概率模型。然而，使用概率分布的图解表示(称为概率图模型，probabilisticgraphicalmodels)来增强分析是非常有利的。它提供了几个有用的属性：提供了一种可视化概率模型
mengjizhiyou·2020-08-10 18:44

机器学习标准教科书PRML的Python实现：最佳读书伴侣

机器学习神书之一的PRML（模式识别与机器学习）是所有机器学习读者或希望系统理解机器学习的读者所必须了解的书籍。
机器之心V·2020-08-10 14:16

机器学习随笔

首先大概的理一下思路，准备写如下几个篇文章一、机器学习中必备的基本数学知识接下来大概按照FISHER大大的大作PRML，列了大概的提纲：二、概率分布，一些基本的概率分布厚积方能勃发，这些概率分布是机器学习的基础三
weixin_30466421·2020-08-08 23:31

PRML Chapter 2. Probability Distributions

P68conjugatepriorsInBayesianprobabilitytheory,iftheposteriordistributionsp(θ|x)areinthesamefamilyasthepriorprobabilitydistributionp(θ),thepriorandposteriorarethencalledconjugatedistributions,andthepri
an_2015·2020-08-08 14:03

lecture9-提高模型泛化能力的方法

推荐认真看PRML《PatternRecognitionandMachineLearning》。摘自PRML中22页。
仙守·2020-08-05 08:17

核方法(kernel method)的主要思想

kernelmethod是针对低维线性不可分而提出的一种解决方法，在PRML中有一章节的介绍，对其理解，也是迭代更进的过程。
weixin_38313113·2020-08-03 07:07

SVR-支持向量机的回归应用

本文的公式推导核部分图片截取自PRML，在此表示感谢！综述目标函数确定增加松弛变量求解总结综述在线性回归模型中我们最小一个正则化的误差函数来求解参数得到一个拟合的回归方程。
无峥·2020-08-03 04:04

PRML阅读笔记

1.最前面作为一个搞机器的人，因为毕设的需要，接触了图像处理和机器视觉的知识。渐渐地发现，只会一些最基本的图像处理的知识，是没有资格谈论这门学科的。在研一的时候，被推荐这本书，由于当时接触的模式识别和机器学习的知识并不多，凭着自己的兴趣在学习。当时这本书还是一本英文书，很多词汇即使翻译成中文也不知所云，于是读读停停，读到第七章稀疏向量机，再也读不下去了。前面几章的东西也忘记的厉害，最后只得作罢。在
迭代是人_递归是神·2020-08-03 04:16

随机采样方法整理与讲解（MCMC、Gibbs Sampling等）

PRML的第11章也是sampling，有时间后面写到PRML的笔记中去：)背景随机模拟也可以叫做蒙特卡罗模拟(MonteCarloSimulation)。
weixin_34417183·2020-08-01 05:08

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2017年的第一天开始做，makethechange.首先订立新年目标：-每周最少一片技术原创文章-坚持时间管理-深入学习PRML-重新应用C++-开始新的锻炼[一周至少两次]-学习openCV以及视觉相关知识
One_H·2020-08-01 01:41

【数学基础】特征值，特征向量与SVD奇异值分解

（该链接文末可获得知识图谱、python、DL、ML、NLP、C++、TensorFlow、QL、pytorch4NLP、PRML等学习资源！）
zenRRan·2020-07-30 16:18

我爱自然语言处理网文章汇总

词向量斯坦福大学深度学习与自然语言处理第一讲：引言用MeCab打造一套实用的中文分词系统(三)：MeCab-Chinese用MeCab打造一套实用的中文分词系统(二)中英文维基百科语料上的Word2Vec实验HMM相关文章索引PRML
wowdd1·2020-07-28 23:29

随机采样方法整理与讲解（MCMC、Gibbs Sampling等）

PRML的第11章也是sampling，有时间后面写到PRML的笔记中去：)背景随机模拟也可以叫做蒙特卡罗模拟(MonteCarloSimulati
搬砖小工053·2020-07-27 17:01

PRML第六章之核⽅法

文章目录PRML第六章之核⽅法对偶表⽰构造核径向基函数⽹络Nadaraya-Watson模型⾼斯过程重新考虑线性回归问题参考马春鹏《模式识别与机器学习》翻译PRML第六章之核⽅法之前的线性参数模型是，从训练数据得到参数
hinanmu·2020-07-15 21:18

PRML 学习: (1) Polynomial Curve Fitting

本系列文章由@YhL_Leo出品，转载请注明出处。文章链接：http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/75534111多项式曲线拟合是比较基础的回归分析方法，假设有一独立变量xxx和与其相关的变量yyy，存在着变量xxx的mmm阶多项式可以模拟这种映射关系，可以用于解决一些非线性拟合问题。1基础概念给定一组包含nnn个观测数据xxx，x={x0,x1
yhl_leo·2020-07-15 19:45

PRML之线性回归（Linear Models for Regression）

啰嗦两句，PRML这本书是基于贝叶斯思想进行相关机器学习算法的推导和讲解。书上有详细的公司推导，故LZ不做公式方面的读书笔记记录，来讲讲算法递进的逻辑关系。
Daistory·2020-07-15 17:09

(PRML) 总结

Bishop的《模式识别与机器学习》(PatternRecognizationandMachingLearning)，简称为PRML，被认为是贝叶斯方法的扛鼎之作。
weishenmetlc·2020-07-15 02:20

python中怎么import自己写的模块

最近在接触学习ML的一些东西，看了Androw的视频和deeplearning的东西，正在看PRML这本入门的好书，接下来也想记录自己的学习心得。
Richard_wx·2020-07-15 01:21

PRML_模式识别与机器学习

前两天参加完GMIS_2017全球智能机器峰会，听了很多学术界和工业界的大牛们的精彩分享，后期也会整理视频和PPT，放上来和大家分享。获取最新消息链接：获取最新消息快速通道-lqfarmer的博客-博客频道-CSDN.NET目前，机器学习技术最新发展的趋势是什么？借用第四范式首席科学家杨强老师观点，机器学习的发展趋势：昨天：深度学习技术（大量数据，丰富特征和高准确率）今天：强化学习（大量数据，反馈
lqfarmer·2020-07-14 14:40

贝叶斯学派和频率学派的一点感悟

首先来源于自己正在读研，搞过数据挖掘的朋友应该都听过经典的PRML（PatterrnRecogniztionandMachineLearning），其中看到第一章时候有句话叫“”包括从后面作者对一些概念的陈述无时不刻地告诉我
码出祁迹·2020-07-13 03:25

CCJ PRML Study Note - Chapter 1.3-1.4 : Model Selection & the Curse of Dimensionality

ModelSelection&theCurseofDimensionalityChapter1.3-1.4:ModelSelection&theCurseofDimensionalityChristopherM.Bishop,PRML
weixin_30333885·2020-07-12 05:46

PRML第四章笔记

这是关于PRML第四章的学习笔记。主要从内容思想的理解，具体的理论推导需要结合原文以及概率论的知识。
yealxxy·2020-07-12 04:48
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