PRML 第4页

PRML第四章之分类的线性模型

文章目录分类的线性模型判别函数二分类多分类⽤于分类的最⼩平⽅⽅法Fisher线性判别函数多分类的Fisher判别函数感知器算法概率⽣成式模型连续输⼊最⼤似然解离散特征概率判别式模型固定基函数logistic回归迭代重加权最⼩平⽅多类logistic回归probit回归标准链接函数拉普拉斯近似贝叶斯logistic回归拉普拉斯近似预测分布参考马春鹏《模式识别与机器学习》翻译分类的线性模型前⼀章中，我

hinanmu·2020-07-11 04:06

PRML读书会第十四章 Combining Models（committees，Boosting，AdaBoost，决策树，条件混合模型）

主讲人网神（新浪微博:@豆角茄子麻酱凉面）网神(66707180)18:57:18大家好，今天我们讲一下第14章combiningmodels，这一章是联合模型，通过将多个模型以某种形式结合起来，可以获得比单个模型更好的预测效果。包括这几部分：committees,训练多个不同的模型，取其平均值作为最终预测值。boosting:是committees的特殊形式，顺序训练L个模型，每个模型的训练依赖

Nietzsche2015·2020-07-10 23:43

PRML读书会第十三章 Sequential Data（Hidden Markov Models，HMM）

主讲人张巍（新浪微博:@张巍_ISCAS）软件所-张巍19:01:27我们开始吧，十三章是关于序列数据，现实中很多数据是有前后关系的，例如语音或者DNA序列，例子就不多举了，对于这类数据我们很自然会想到用马尔科夫链来建模：例如直接假设观测数据之间服从一阶马尔科夫链，这个假设显然太简单了，因为很多数据时明显有高阶相关性的，一个解决方法是用高阶马尔科夫链建模：但这样并不能完全解决问题：1、高阶马尔科夫

Nietzsche2015·2020-07-10 23:43

PRML读书会第六章 Kernel Methods（核函数，线性回归的Dual Representations，高斯过程，Gaussian Processes）

主讲人网络上的尼采（新浪微博:@Nietzsche_复杂网络机器学习）网络上的尼采(813394698)9:16:05今天的主要内容：Kernel的基本知识，高斯过程。边思考边打字，有点慢，各位稍安勿躁。机器学习里面对待训练数据有的是训练完得到参数后就可以抛弃了，比如神经网络；有的是还需要原来的训练数据比如KNN，SVM也需要保留一部分数据--支持向量。很多线性参数模型都可以通过dualrepre

Nietzsche2015·2020-07-10 23:42

PRML读书会第十一章 Sampling Methods（MCMC， Markov Chain Monte Carlo，Metropolis-Hastings，Gibbs Sampling)

主讲人网络上的尼采（新浪微博:@Nietzsche_复杂网络机器学习）网络上的尼采(813394698)9:05:00今天的主要内容：MarkovChainMonteCarlo，Metropolis-Hastings，GibbsSampling，SliceSampling，HybridMonteCarlo。上一章讲到的平均场是统计物理学中常用的一种思想，将无法处理的复杂多体问题分解成可以处理的单体

Nietzsche2015·2020-07-10 23:10

PRML读书会第二章 Probability Distributions(贝塔-二项式、狄利克雷-多项式共轭、高斯分布、指数族等)

主讲人网络上的尼采（新浪微博:@Nietzsche_复杂网络机器学习）网络上的尼采(813394698)9:11:56开始吧，先不要发言了，先讲PRML第二章ProbabilityDistributions

Nietzsche2015·2020-07-10 23:10

PRML读书会第一章 Introduction(机器学习基本概念、学习理论、模型选择、维灾等)

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：把书上的

Nietzsche2015·2020-07-10 23:10

PRML读书会第十二章 Continuous Latent Variables（PCA，PPCA，核PCA，Autoencoder，非线性流形)

主讲人戴玮（新浪微博:@戴玮_CASIA）Wilbur_中博(1954123)20:00:49我今天讲PRML的第十二章，连续隐变量。既然有连续隐变量，一定也有离散隐变量，那么离散隐变量是什么？

Nietzsche2015·2020-07-10 23:10

22岁到23岁上计划（Mercury）（-7月底）

理论：PRML看完看懂凸分析看完看懂moocneuralnetwork过一遍经典dl论文（5篇以上）看完看懂事务：论文工作做快做完做好联系offer方中船项目完成全面了解留学后情况，形成相应计划Kaggle

Hermes777·2020-07-10 18:05

PRML读书会第四章 Linear Models for Classification(贝叶斯marginalization、Fisher线性判别、感知机、概率生成和判别模型、逻辑回归)

主讲人planktonliplanktonli(1027753147)19:52:28现在我们就开始讲第四章，第四章的内容是关于线性分类模型，主要内容有四点:1)Fisher准则的分类,以及它和最小二乘分类的关系(Fisher分类是最小二乘分类的特例)2)概率生成模型的分类模型3)概率判别模型的分类模型4)全贝叶斯概率的Laplace近似需要注意的是，有三种形式的贝叶斯：1)全贝叶斯2)经验贝叶斯

Nietzsche2015·2020-07-10 16:06

概率有向图模型

1.前言主要参考书籍《深度学习导论及案例分析》、维基百科“贝叶斯网络”、老笨妞的博客、PRML中文翻译，重点还是概念的掌握和几个小理论的推导，比较枯燥。加入了自己的一些简单理解。

风翼冰舟·2020-07-09 04:13

对拉格朗日乘数法和KKT条件的简单理解（来自PRML的附录）

说实在这东西困扰我很久了，但是看了PRML最后的附录之后感觉茅塞顿开，这里讲下我看了之后的理解。

mobai-ch·2020-07-07 21:30

8. An Introduction to MCMC for Machine Learning (4)

MCMC中的深入论题目录3.6辅助变量采样器3.6.1混合蒙特卡洛（详见PRML）3.6.2切片采样3.6.3模拟回火3.7可逆跳跃MCMC3.6辅助变量采样器思路：从增广分布p(x,u)中采样往往比从

正则-吼吼吼·2020-07-06 02:12

NLP大神推荐的机器学习入门书单（附大量百度网盘电子书）

AllofStatistics-AConciseCourseinStatisticalInference-LarryWasserman-Springer.pdf│MachineLearning-TomMitchell.pdf│PRML.pdf

FongLau·2020-07-05 16:36

2018年1月2日

主队赢球心情不错所以上午都在刷reddit摸鱼，这一点也和2017一模一样，所以说新年新气象（ry下午开始认真干活了，先是按照放假前的规划完善用户标签输出报告，然后抽空看了会儿PRML的第二章。

真昼之月·2020-07-02 00:27

PRML读书会第十章 Approximate Inference（近似推断，变分推断，KL散度，平均场， Mean Field ）

主讲人戴玮（新浪微博:@戴玮_CASIA）Wilbur_中博(1954123)20:02:04我们在前面看到，概率推断的核心任务就是计算某分布下的某个函数的期望、或者计算边缘概率分布、条件概率分布等等。比如前面在第九章尼采兄讲EM时，我们就计算了对数似然函数在隐变量后验分布下的期望。这些任务往往需要积分或求和操作。但在很多情况下，计算这些东西往往不那么容易。因为首先，我们积分中涉及的分布可能有很复

Nietzsche2015·2020-07-01 12:24

白板推导机器学习--绪论

1.绪论——学习资料介绍频率派——统计机器学习贝叶斯派——概率图模型参考书推荐：1.李航《统计学习方法》感K朴决逻，支提E隐条————>统计机器学习2.周志华《机器学习》西瓜书3.PRML《模式识别与机器学习

Harrytsz·2020-07-01 09:10

PRML学习总结（10）——Approximate Inference

PRML学习总结（10）——ApproximateInference10.1VariationalInference10.1.1Factorizeddistributions10.1.2Propertiesoffactorizedapproximations10.1.3Example

Ghy817920·2020-07-01 09:54

Python带你实践机器学习圣经PRML

新智元报道来源：Github、知乎编辑：白峰【导读】PRML是模式识别和机器学习领域的经典著作，出版于2007年。

我爱计算机视觉·2020-07-01 03:20

转--Approximate Inference（近似推断，变分推断，KL散度，平均场， Mean Field ）

题目：《PRML读书会第十章ApproximateInference（近似推断，变分推断，KL散度，平均场，MeanField）转自：http://blog.csdn.net/nietzsche2015

happyprince·2020-07-01 02:14

《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

1.伯努利分布和二项分布对于伯努利分布，我们是十分熟悉的，从小学开始，老师就教会我们如何对掷硬币这件事进行数据建模：对于一个二元随机变量，表示掷硬币结果为正面朝上，表示反面朝上。根据常识，我们都认为两种情况概率各为0.5。那么，如果遇到一个破损的硬币，将的概率记作参数，因此：(1)其中，同理可知。这种分布(伯努利分布)的概率分布可以写成：(2)对于伯努利分布，满足：(3)(4)假设有一个数据集，变

Phoenix_Zhang1153·2020-06-29 01:14

【干货】北京大学《数据结构与算法Python版》公开课

公众号后台回复：知识图谱、python、DL、ML、NLP、C++、TensorFlow、QL、pytorch4NLP、PRML，可以获得对应的资源。

小詹学 Python·2020-06-29 00:25

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_34417183·2020-06-28 19:32

《模式识别和机器学习》资源

q=PRML，Memect：http://ml.memect.com/search/?q=PRML。另外就是百度和谷歌了。1：《PatternRecognitionandMach

weixin_34341229·2020-06-28 17:20

福利

搬运知乎上一些好的学习资源，除了看博客，还必须要看教材和论文哦，推荐DL，PRML和NIPS的论文，本小白也在一点点看，加油！arxiv.org.

Nelocage·2020-06-27 15:03

PRML第三章笔记

这是关于PRML第三章的学习笔记。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·2020-06-27 08:29

概率图模型（一）：综述

：b站白板推导：https://www.bilibili.com/video/av70839977大佬的笔记：https://github.com/tsyw/MachineLearningNotes《PRML

穿囚服的兔子·2020-06-27 02:12

贝塔、伽马分布

最近开始自学PRML，为此又补了概率论中的一些知识点。相较于古典概率通过各种估计手段来确定参数的分布，贝叶斯学派则是使用后验概率来确定，为了方便计算后验概率，引入共轭先验分布来方便计算，这是后话了。

sam-X·2020-06-26 23:43

计算广告学习笔记2.4 合约广告系统-Hadoop

又提到了（PRML）这本书，看了一点，还是要坚持呀！反馈是使用EM

tttmusic·2020-06-26 20:48

PRML 习题2.9的理解

题目要求：用归纳法证明公式2.38是归一后的Dirichlet概率分布形式想了很久没明白，于是果断看答案。个人最难理解的是这块：截图自PatternRecognitionandMachineLearningSolutionstotheExercises:Tutors’Edition非常不能理解积分上限的取值。根据Dirichlet的特性，sum_{j=1}^{M}\mu_j=1，那么\mu_{M-

CCCCCCC7·2020-06-26 10:06

2018年1月30日

然后把xgboost版本的新结果发给了同事交差，晚饭吃过之后除了看PRML外也干没什么实事。主要

真昼之月·2020-06-26 09:29

凸优化笔记(1) —— 基本概念

Master He·2020-06-25 10:35

PRML《模式识别与机器学习》的Python3代码实现

项目地址：Python实现(6.6kStars)：https://github.com/ctgk/PRMLMatlab实现：https://github.com/PRML/PRMLT全书完整的pdf下载地址为

土豆洋芋山药蛋·2020-06-25 07:16

EM算法MATLAB代码及详细注解

下面代码为PRML所附的基于混合高斯（MoG）的代码，个人认为编码可读性和风格都值得借鉴。

鼹鼠的胡须·2020-06-25 01:36

MLAPP————第一章简介

个人说明：本人是机器学习方向的小白一个，虽然多次暗下决心想要认真看完例如PRML，MLAPP这两本书，却都坚持不下去，往往都是看完前几章就顿感力不从心，每次遇到问题解决不了就会搁置。

QQQiZZZ·2020-06-24 13:21

Machine Learning知识点一览

参考资料：李航《统计学习方法》周志华《机器学习》AndrewNg《机器学习》《PRML》一些博客、知乎……一直更新中……目录1.基本概念和数学工具2.常见算法3.python工具包4.spark工具包5

code_caq·2020-06-22 23:14

随机采样方法

PRML的第11章也是

caoxiaoran1202·2020-06-22 20:05

转载的一些东西

（二）领域知识：kaggle比赛、认真读书（ESL或者PRML）并写读书笔记、和大神交流（特征工程、模型等）、每天找点其他人遇到的问题回答一下（知乎、Quora、StackOverFlow等

Txiaomiao·2020-06-22 07:35

MGRsilicon·2020-06-22 01:14

深度学习如何入门？

，computervision161人赞同先了解个大概ADeepLearningTutorial:FromPerceptronstoAlgorithms神经网络肯定是要学习的，主要是BP算法，可以看看PRML3

GarfieldEr007·2020-06-21 21:06

2018年1月12日

早早干完活后就开始摸鱼，PRML没看几页，只记得所谓高斯分布中若干维的边

真昼之月·2020-06-21 09:20

快速入门机器学习图解机器学习10张经典图片

“欠拟合”和”过拟合”.出自PRML图1.4.下图数据点是从绿色曲线生成的.拟合参数是

vbskj·2020-06-21 09:32

《机器学习》（Machine Learning）——Andrew Ng 斯坦福大学公开课学习笔记(一)

看到蘑菇街招聘的一个加分项是学过AndrewNg的机器学习课程，于是找来看了下目录，大多数内容之前在PRML中有接触过，研究生课程智能信息处理中也有接触，但觉得不够系统，于是按斯坦福的公开课课表过一遍，

Janee_Chen·2020-06-21 09:11

github集体交作业的正确操作

为了交PRML的作业到班级的repo里，研究了一晚上。首先要fork班级的repo，这个行为表示你把大家的repo复制的一份自己的仓库中，之后修改也是围绕你自己的这个。

samanthawang·2020-04-12 00:00

Machine learning booooks

MachinelearningPatternRecognitionandMachineLearning(PRML)byChristopherBishopprmllinkondoubanmore:PRMLalgorithmsimplementedinPythonMatlabcodeformachinelearningalgorithmsinbookPRMLPRML

庞贝船长·2020-04-11 09:50

leetcode 237 删除链表中的节点

关注公众号《长歌大腿》，发送“机器学习”关键字，可获取包含机器学习（包含深度学习)，统计概率，优化算法等系列文本与视频经典资料，如《ESL》《PRML》《MLAPP》等。

伊凡vnir·2020-04-09 16:14

2017年12月30日

本能够三回合后就更加显得无聊了（靠）下午顺风顺水肝FIFA，感觉线上联机的运气又回来了，赢了好多不该赢的比赛……反正这个游戏就是这种尿性，我早就看穿了，所以从来不求战绩，只求玩的开心==+期间理发洗澡刷雷顿，顺便看了会儿PRML

真昼之月·2020-04-08 12:41

2018年1月13日

下午洗完澡就一直在打FIFA，新阵型阿尔蒂多突前，乔文科打影锋，整体而言好用多了，但是还是莫名其妙一直输，线上联赛胜率跌破50%……反正就当是EA的DDA机制作祟好了【之后边刷FGO边看了会儿PRML，

真昼之月·2020-04-01 19:19

2015-09-23

从研究生开学开始，自己给自己定了很多的目标，要学习《统计学习方法》这本书，要参加PRML的讨论班，要精通Python语言，还想将以前学过的Java语言捡起来，还想学习C++，而且还确定了研究的具体方向是推荐系统

YinongLong·2020-03-21 13:31

贝尔曼-福特算法(Bellman–Ford algorithm)

关注公众号《长歌大腿》，发送“机器学习”关键字，可获取包含机器学习（包含深度学习)，统计概率，优化算法等系列文本与视频经典资料，如《ESL》《PRML》《MLAPP》等。

伊凡vnir·2020-03-17 00:11

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