PRML

PRML笔记之INTRODUCTION

 一、引子 机器学习与传统的计算机算法区别就在一个“学习”上——让计算机程序脱离程序员的预设，通过自己学习来解决问题。 本章从手写数字识别（属于监督学习的范畴）的例子开始，引出诸多贯穿全书的概念和符号。  怎么使用机器学习的方法来解决手写数字识别的问题？通俗地说，就是要求你设计一个机器人（开始的时候的机器人还很sb）。然后你手写一个数字，比如说0，教机器人说：“这玩意儿是0。”；然后你又写了一个3
lxhlong·2012-09-05 15:00

Boosting for PRML

Boosting方法：   Boosting这其实思想相当的简单，大概是，对一份数据，建立M个模型（比如分类），一般这种模型比较简单，称为弱分类器(weaklearner)每次分类都将上一次分错的数据权重提高一点再进行分类，这样最终得到的分类器在测试数据与训练数据上都可以得到比较好的成绩。      上图（图片来自prmlp660）就是一个Boosting的过程，绿色的线表示目前取得的模型（模型是
wangran51·2012-05-26 13:00

Boosting for PRML

Boosting方法：Boosting这其实思想相当的简单，大概是，对一份数据，建立M个模型（比如分类），一般这种模型比较简单，称为弱分类器(weaklearner)每次分类都将上一次分错的数据权重提高一点再进行分类，这样最终得到的分类器在测试数据与训练数据上都可以得到比较好的成绩。上图（图片来自prmlp660）就是一个Boosting的过程，绿色的线表示目前取得的模型（模型是由前m次得到的模型
vergilwang·2012-05-26 13:00

重点关注

从prml,convexoptimization,statisticallearning开始吧。在我工作满一年前，努力把这几本书看完。
caoeryingzi·2012-04-24 15:00

机器学习中的数学(1)-回归(regression)、梯度下降(gradient descent)

另外一个是prml-patternrecognitionandmachinelearning,Bishop的一部反响不错的书，而且是2008年的，算是比较新的一本书了。  前几天
zimohuakai·2011-10-30 13:00

线性模型小结

在PRML中将主要的方法划分为三种方式1：discriminantfunction即判别函数法主要途径是得到一个判别函数，通过函
chl033·2009-11-22 16:00
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