PRML

ML

:怎么说呢，还是看你的方向吧如果是往工业界发展：1.有Ng的课程(推荐斯坦福的CS229，而非coursera)、林轩田在coursera上的两个课程、凸优化、矩阵分析相关的课程，就算入门了2.再看些PRML
大海一滴写字的地方·2020-03-16 01:54

2017年12月26日

今天没有任务，所以也是看PRML，感觉负罪感比普通摸鱼小很多，甚至还有种成就感（x）频率学派和贝叶斯学派的概念又加深了一次，主要就是加不加关于X的先验分布、也就是到底是把X当普通变量还是当成一个分布的问题
真昼之月·2020-03-15 16:34

2018年1月8日

无限池继续不见礼装，到底是为了AP效率刷6回合大雪还是为了现实时间效率刷3回合中雪呢……考虑到我的实际状况应该后者比较好【上午补觉居然补到了9点20（惊恐）干活时也昏昏沉沉的，PRML好几天没看了，有点惭愧
真昼之月·2020-03-15 02:25

LASSO

lasso是很基本的sparse的model，虽然曾经看过很多的sparse文章，但仔细想想自己竟然一直没有去注意为什么lasso可以sparse，可以做参数选择，后来在PRML中找到了一张示意图简单解释一下图的意思
咖啡要加糖·2020-03-07 18:24

2019年书单

1.模式识别与机器学习：看在线Python代码可增进理解：https://github.com/ctgk/PRML/tree/master/notebooksMatlab代码：https://github.com
浮云匿晨晖·2020-03-06 10:13

2018年2月18日

期间完全看不下去PRML，感觉又遇到了自己每次坚持看书时会遇到的瓶颈……遇到不懂的内容就跳过然后越来越不懂什么的。八点半准时和浩雪雪一起OW，
真昼之月·2020-02-28 16:50

计算机视觉4

在机器学习中，这块统称为linearregression，这里截取PRML中的一幅图详细说明一下。假设我们的样本点是sin函数+高斯噪声产生的，
supportingvecto·2020-02-22 18:44

核方法

标签：PRML；核函数备注：文中可能存在错误，敬请指正。声明：本文主要整理思路，原创参考资料列在文末，在此鸣谢。手机端显示公式有问题，pc端可正常浏览。
奔跑的求是汪·2020-02-19 05:05

贪心算法题：leetcode 55 跳跃游戏

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·2020-02-18 06:21

正式找工作第一天

从今天学习的内容来看，学PRML的部分让我仿佛打开了新世界的大门，理论补充了不少，可是LeetCode题目真的是让我痛苦不堪啊。下面就今天复习的内容简单做个总结吧。一、PRM
一路不向西·2020-02-12 14:50

PRML_Chapter1

第一章虽是Introduction，但也有不少值得学习的地方。在此简单记录一下对我有所启发的点。1、从多项式曲线拟合谈起蓝⾊圆圈表示由个数据点组成的训练集。每个数据点由输⼊变量的观测以及对应的⽬标变量组成。绿⾊曲线给出了⽤来⽣成数据的函数（数据点被噪声干扰，落在绿色曲线附近）。我们的⽬标是对于某些新的值，预测的值。假设我们使用多项式函数来拟合数据：虽然多项式函数是的⼀个⾮线性函数，但它是系数的线性
单调不减·2020-02-07 20:18

2017半年计划

另外，PRML挑一些章节看看。DeepLearning。凸优化。这本书挑章节看。Desig
JasonWayne·2020-01-07 14:50

PRML读书笔记(1) - 深度理解机器学习之概率论(Probability Theory)

「总结自经典机器学习教材《PatternRecognitionandMachineLearning》以及김동국教授的人工神经网络纯理论课程。在此感谢作者及教授的辛苦教学。本篇内容很多东西没有很明确地说明，仅限学习使用」基本概要机器学习及模式识别领域主要由三大理论体系构成，分别是概率论（ProbabilityTheory），决策论（DecisionTheory）和信息论（InformationThe
caoqi95·2020-01-07 02:35

广义线性模型、指数分布族中的高斯分布、伯努利分布

【嵌牛正文】：定义指数分布族：（指数分布族的定义符号有很多版本，这里采用的是CS229描述的写法，注意PRML的
随心所欲_7b32·2020-01-06 17:18

2016-05-14：资料+PRML

收藏强迫症这个就是资料~1.教学算法githubhttps://github.com/nryoung/algorithms2.中文awesome-pythonhttps://github.com/jobbole/awesome-python-cn3.中文awesome-machine-learninghttps://github.com/jobbole/awesome-machine-learni
袁一帆·2020-01-04 10:46

舍得

不过今天的PRML是没抽出来时间读，我觉着还得有所取舍，选一些特别想做的坚持。
小花Ivan·2020-01-01 14:55

PRML第一章读书小结

PRML第一章读书小结    第一章用例子出发，较为简单的引入了概率论、模型、决策、损失、信息论的问题，作为机器学习从业者，读PRML除了巩固已有基础，还受到了很多新的启发，下面将我收到的启发总结如下。
飞剑客阿飞·2019-12-29 15:00

PRML Chapter 01 Introduction

PRMLChapter01Introduction最近油管上的SirajRaval小哥发起了一个“100DaysofMLCodeChallenge”的活动，在Gayhub上也得到了众多程序员的响应，因此，本系列将以PRML
zhoudinglive·2019-12-20 06:18

2017年12月25日

以及看到一个略邋遢的宅男在打闪闪技能本，貌似最后还差点翻车hhhhh也是由于睡眠质量原因，在工位补觉到9点时眼皮差点抬不起来……既然还是没有布置新任务，那我也就继续装聋作哑好了，不过摸鱼摸到一半还是掏出了PRML
真昼之月·2019-11-06 05:13

10分钟快速入门PyTorch (1)

由于这个系列文章主要是将pytorch教程的，所以每个算法的太多数学背景以及推导过程就不再细讲了，需要的同学可以自己找相应的教材去了解，什么统计学习方法，prml
SherlockLiao·2019-11-05 00:34

深度学习中损失函数之RMS和MES

学校给我们一人赞助了100美元购买英文原版图书，几方打听后选择了PRML即PatternRecognitionandMachineLearning。自从拆封这本书开始慢慢的品读，经常会有相见恨晚之感。
思念殇千寻·2019-10-19 16:00

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·2019-09-14 01:41

神经网络架构演变过程

具体打算是：卷积神经网络架构（1天）目标检测（3天）语义分割（1周，之前没怎么接触过）着手看点做点工程项目学一遍computervision传统方法（主要是看prml，今天刚买，
无名wxd·2019-09-09 13:40

PRML：Pattern Recognition And Machine Learning 相关资料整理与下载

PatternRecognitionAndMachineLearning相关资料整理与下载前言一、PRML英文原文二、PRML中文翻译版三、PRML勘误与附加评论四、读者整理的笔记（一）五、读者整理的笔记
CodeForCoffee·2019-08-15 16:18

熵、相对熵、互信息、交叉熵

当然，以上书籍在内容方面各有侧重，根据朋友的建议，在以上几本书中没搞懂或者一知半解的部分，大多可以在PRML这本经典之作中找到答案。本文记录关于机器学习中涉及的几个信息论的重要概念。
单调不减·2019-07-25 12:26

EM算法及代码

引用于PRML。三、个人总结。EM算法是求含有潜变量的模型参
dreamweaverccc·2019-04-10 11:54

Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications简介

JieZhouetal.2018.前言刚刚看了PRML的图模型，想对图模型做进一步的了解，便看了这篇图神经网络（GraphNeuralNetworks）的综述。
dreamweaverccc·2019-04-10 08:31

4.2 概率生成式模型（PRML读书笔记）

本节小结  本小节介绍了通过生成式方式求解类的后验概率的方法。通过对类先验概率p(Ck)p(C_k)p(Ck)和类条件概率p(x∣Ck)p(\textbf{x}|C_k)p(x∣Ck)分别建模，再根据贝叶斯定理p(Ck∣x)=p(x∣Ck)p(Ck)∑jp(x∣Cj)p(Cj)p(C_k|\textbf{x})=\frac{p(\textbf{x}|C_k)p(C_k)}{\sum_{j}p(\t
笑看风云之变换·2019-04-06 10:27

分享 AI 圣经 PRML《模式识别与机器学习》百度云链接

分享AI圣经PRML《模式识别与机器学习》百度云链接毫不夸张地说，PRML当之无愧算得上是AI领域的圣经了。
资料分享客栈·2019-01-02 14:35

Chapter 09 Mixture Models and EM

Chapter09MixtureModelsandEM本章《PRML》主要介绍的概念是期望最大化算法(ExpectationMaximizationAlgorithm,EM)，该方法主要用于含有隐变量(
zhoudinglive·2018-10-29 22:01

matlab编译matconvnet

按照教程https://imxyu.github.io/prml/Install-MatConvNet-On-Windows.html编译出现错误：错误使用copyfilecopyfile(fullfile
dalalaa·2018-10-21 22:20

线性回归的小trick

线性回归感觉线性回归当中讲的东西不太多，前提是不涉及贝叶斯的情况，关于贝叶斯相关的回归，可以学习一下bishop的PRML（模式识别与机器学习），之前我在学习统计相关的课程的时候也接触过一点。。。
PythonstartL·2018-10-10 13:15

PRML阅读笔记（三）

CH3Linearmodelsforregression回归的线性模型3.1线性基函数模型回归的最简单模型y(x,w)=w0+w1x1+…+wDxDy(\boldsymbolx,\boldsymbolw)=w_0+w_1x_1+\ldots+w_Dx_Dy(x,w)=w0+w1x1+…+wDxD其中x=(x1,…,xD)T\boldsymbolx=(x_1,\ldots,x_D)^Tx=(x1,…
小屋归·2018-09-19 22:47

读西瓜书：3.1/3.2/3.3章

(补充：PRML3.1）这里x可以是高阶，重点是w
一条咸狗·2018-09-19 15:01

PRML阅读笔记(一)

Ch1introduction绪论模式识别（patternrecognition）Thefieldofpatternrecognitionisconcernedwiththeautomaticdiscoveryofregularitiesindatathroughtheuseofcomputeralgorithmsandwiththeuseoftheseregularitiestotakeacti
小屋归·2018-09-17 20:54

PRML学习笔记---线性分类模型（生成模型 & 判别模型）

本偏笔记主要针对线性分类模型中的logisticregression以及multiclasslogisticregressionLogisticRegressionModel逻辑回归模型是针对二类的分类模型，本质上其建模了类的后验概率1.其由来（ProbabilisticGenerativeModels）根据贝叶斯公式，类的后验概率为：p(C1|x)=p(x|C1)p(C1)p(x|C2)p(C2
静墨_婷婷·2018-09-09 22:49

Kernel Method的理解

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。
fjssharpsword·2018-08-14 10:09

PRML学习笔记---线性回归模型

PRML学习笔记—线性回归模型说句题外话，做笔记是个好习惯(快则慢，慢则无，尤其在今下这个快餐式的社会，真的越浮躁越不能沉淀下来)。
静墨_婷婷·2018-08-10 16:38

机器学习书单及相关PDF下载

AllofStatistics-AConciseCourseinStatisticalInference-LarryWasserman-Springer.pdf│MachineLearning-TomMitchell.pdf│PRML.pdf
Datawhale·2018-08-10 14:47

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·2018-08-09 16:27

机器学习入门之线性回归算法推导

关于机器学习的参考书，周志华的机器学习，李航的统计学习方法，及国外的PRML都是不错的阅读材料。还有Andre
Eleven-Yao·2018-07-30 20:52

机器学习笔记

以西瓜书为主线，以其他书籍作为参考进行补充，例如《统计学习方法》，《PRML》等第一章绪论1.2基本术语所有的可能的模型组合成为一个假设空间H预测分为两类任务：分类任务：预测的结果是离散值二分类任务，其中标签为
danielAck·2018-07-25 16:24

机器学习笔记

以西瓜书为主线，以其他书籍作为参考进行补充，例如《统计学习方法》，《PRML》等第一章绪论1.2基本术语所有的可能的模型组合成为一个假设空间H预测分为两类任务：分类任务：预测的结果是离散值二分类任务，其中标签为
danielAck·2018-07-25 16:24

PRML读书随笔(1)

这一系列随笔，是一个并没有足够数学基础的人写的——这注定会导致很多不足。但笔者也以为，能以这样的身份去读书，也是一个充满挑战和新奇的角度，说不定有一番别样的收获。“……每个数字对应一个28×28像素的图像，因此可以表示为一个由784个实数组成的向量x。目标是建立一个机器，能够以这样的向量x作为输入，以数字0到9为输出。”我虽然见过许多这种表述，但目前依然不能很好的适应。习惯上，我们都把x当成一个数
琉年·2018-06-18 11:28

小白机器学习过程

理论积累其实学习资料比较多，书籍有周志华的西瓜书，李航的统计学习，还有学机器学习很经典的PRML，视频网课有吴恩达的机器学习视频，b站上有资源。项目上经验包括可以参加相关的比赛，看相关的书籍。
泡屁屁·2018-06-07 21:25

machine learning资料总结与心得

：UFIDL：http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL教程七月在线创始人的博客：http://blog.csdn.net/v_july_v……书：《PRML
code_caq·2018-03-13 21:48

机器学习资源

PRML中关于softmax的阐述logisticsig
小班得瑞·2017-12-05 10:57

广义线性模型理解

看了prml也还是弄不太清楚这个广义线性回归是干嘛的。不过经过我反复思考我把我想到的写下来，大家参考参考，（只是我自己的理解）恳求指正。
SZU_Hadooper·2017-11-29 22:28

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

干货】机器学习经典PRML最新Python代码实现，附最全PRML笔记视频学习资料原创2017-11-27专知内容组专知点击上方“专知”关注获取专业AI知识!
Tiger-Li·2017-11-27 10:16

机器学习应该准备哪些数学预备知识？

看了一下题主的问题，的确，现在很多想从事于机器学习的朋友都存在类似的困惑，主要是很多相关的书看不懂，尤其是数学部分，包括题主提到的PRML，还有最近的深度学习圣经。不得不说，这些书籍其实都很经典，但经
AI科技大本营·2017-11-26 00:00
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