资源简介
关于模式识别与机器学习领域经典入门书PRML的详尽阅读讲解,有大牛思路帮你领悟
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文件 345963 2015-01-26 11:54 PRML读书会各章PDF文件\PRML读书会 前言 (各章内容简介).pdf
文件 1911717 2015-01-26 11:08 PRML读书会各章PDF文件\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).pdf
文件 1356601 2015-01-26 11:18 PRML读书会各章PDF文件\PRML读书会第七章 Sparse Kernel Machines(支持向量机 support vector machine ;KKT条件;RVM).pdf
文件 2355843 2015-01-26 11:10 PRML读书会各章PDF文件\PRML读书会第三章 Linear Models for Regression(线性基函数模型、正则化方法、贝叶斯线性回归等).pdf
文件 1090656 2015-01-26 11:19 PRML读书会各章PDF文件\PRML读书会第九章 Mixture Models and EM(Kmeans;混合高斯模型以及EM(Expectation Maximization)算法;一般EM算法性质的推导和证明).pdf
文件 1345767 2015-01-26 11:09 PRML读书会各章PDF文件\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).pdf
文件 997752 2015-01-26 11:12 PRML读书会各章PDF文件\PRML读书会第五章 Neural Networks(神经网络、BP误差后向传播链式求导法则、正则化、卷积网络).pdf
文件 958485 2015-01-26 11:19 PRML读书会各章PDF文件\PRML读书会第八章 Graphical Models(贝叶斯网络和马尔科夫随机场的概念、联合概率分解、条件独立表示;图的概率推断inference).pdf
文件 1015815 2015-01-26 11:14 PRML读书会各章PDF文件\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的协方差矩阵形式、超参、预测等).pdf
文件 906710 2015-01-26 11:21 PRML读书会各章PDF文件\PRML读书会第十一章 Sampling Methods(MCMC Markov Chain Monte Carlo,细致平稳条件;Metropolis-Hastings,Gibbs Sampling;Slice Sampling、Hamiltonian MCMC).pdf
文件 727694 2015-01-26 11:22 PRML读书会各章PDF文件\PRML读书会第十三章 Sequential Data(Hidden Markov Models及其EM求解、HMM的预测和解码).pdf
文件 732411 2015-01-26 11:28 PRML读书会各章PDF文件\PRML读书会第十二章 Continuous Latent Variables(PCA Principal Component Analysis;PPCA;核PCA;Autoencoder、非线性流形思想).pdf
文件 1397959 2015-01-26 11:32 PRML读书会各章PDF文件\PRML读书会第十四章 Combining Models(committees;Boosting、AdaBoost;决策树和条件混合模型).pdf
文件 1414062 2015-01-26 11:20 PRML读书会各章PDF文件\PRML读书会第十章 Variational Inference(近似推断、变分推断用到的KL散度、根据平均场 Mean Field 思想的分解及迭代求最优解).pdf
文件 2809542 2015-01-26 11:11 PRML读书会各章PDF文件\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).pdf
目录 0 2015-01-26 15:51 PRML读书会各章PDF文件
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文件 1015815 2015-01-26 11:14 PRML读书会各章PDF文件\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的协方差矩阵形式、超参、预测等).pdf
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