资源简介
UCB Michael Jordan 写的introduction to graphical model,入门级介绍。做machine learning的同学可以看看。一共12章,未出版手稿
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文件 325724 2017-05-30 11:45 chapter10 Mixtures and onditional mixtures.pdf
目录 0 2017-05-30 11:53 __MACOSX\
文件 1263 2017-05-30 11:45 __MACOSX\._chapter10 Mixtures and onditional mixtures.pdf
文件 135223 2017-05-30 11:45 chapter11 The EM algorithm.pdf
文件 1263 2017-05-30 11:45 __MACOSX\._chapter11 The EM algorithm.pdf
文件 197918 2017-05-30 11:46 chapter12 Hidden Markov Models.pdf
文件 1263 2017-05-30 11:46 __MACOSX\._chapter12 Hidden Markov Models.pdf
文件 156062 2017-05-30 11:47 chapter13 The Multivariate Gaussian.pdf
文件 1263 2017-05-30 11:47 __MACOSX\._chapter13 The Multivariate Gaussian.pdf
文件 212020 2017-05-30 11:47 chapter15 Kalman fltering and smoothing.pdf
文件 1263 2017-05-30 11:47 __MACOSX\._chapter15 Kalman fltering and smoothing.pdf
文件 354071 2017-05-30 11:48 chapter17 The Juntion Tree Algorithm.pdf
文件 1263 2017-05-30 11:48 __MACOSX\._chapter17 The Juntion Tree Algorithm.pdf
文件 304966 2017-05-30 11:42 chapter2 Conditional Independene and Fatorization.pdf
文件 1261 2017-05-30 11:42 __MACOSX\._chapter2 Conditional Independene and Fatorization.pdf
文件 231115 2017-05-30 11:41 chapter3 The Elimination Algorithm.pdf
文件 1261 2017-05-30 11:41 __MACOSX\._chapter3 The Elimination Algorithm.pdf
文件 527846 2017-05-30 11:42 chapter4 Probability Propagation and Fator Graphs.pdf
文件 1261 2017-05-30 11:42 __MACOSX\._chapter4 Probability Propagation and Fator Graphs.pdf
文件 370775 2017-05-30 11:43 chapter5 Statistial Conepts.pdf
文件 1261 2017-05-30 11:43 __MACOSX\._chapter5 Statistial Conepts.pdf
文件 207597 2017-05-30 11:43 chapter6 Linear Regression and the LMS algorithm.pdf
文件 1261 2017-05-30 11:43 __MACOSX\._chapter6 Linear Regression and the LMS algorithm.pdf
文件 387499 2017-05-30 11:44 chapter7 Linear classiation.pdf
文件 1261 2017-05-30 11:44 __MACOSX\._chapter7 Linear classiation.pdf
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文件 325724 2017-05-30 11:45 chapter10 Mixtures and onditional mixtures.pdf
目录 0 2017-05-30 11:53 __MACOSX\
文件 1263 2017-05-30 11:45 __MACOSX\._chapter10 Mixtures and onditional mixtures.pdf
文件 135223 2017-05-30 11:45 chapter11 The EM algorithm.pdf
文件 1263 2017-05-30 11:45 __MACOSX\._chapter11 The EM algorithm.pdf
文件 197918 2017-05-30 11:46 chapter12 Hidden Markov Models.pdf
文件 1263 2017-05-30 11:46 __MACOSX\._chapter12 Hidden Markov Models.pdf
文件 156062 2017-05-30 11:47 chapter13 The Multivariate Gaussian.pdf
文件 1263 2017-05-30 11:47 __MACOSX\._chapter13 The Multivariate Gaussian.pdf
文件 212020 2017-05-30 11:47 chapter15 Kalman fltering and smoothing.pdf
文件 1263 2017-05-30 11:47 __MACOSX\._chapter15 Kalman fltering and smoothing.pdf
文件 354071 2017-05-30 11:48 chapter17 The Juntion Tree Algorithm.pdf
文件 1263 2017-05-30 11:48 __MACOSX\._chapter17 The Juntion Tree Algorithm.pdf
文件 304966 2017-05-30 11:42 chapter2 Conditional Independene and Fatorization.pdf
文件 1261 2017-05-30 11:42 __MACOSX\._chapter2 Conditional Independene and Fatorization.pdf
文件 231115 2017-05-30 11:41 chapter3 The Elimination Algorithm.pdf
文件 1261 2017-05-30 11:41 __MACOSX\._chapter3 The Elimination Algorithm.pdf
文件 527846 2017-05-30 11:42 chapter4 Probability Propagation and Fator Graphs.pdf
文件 1261 2017-05-30 11:42 __MACOSX\._chapter4 Probability Propagation and Fator Graphs.pdf
文件 370775 2017-05-30 11:43 chapter5 Statistial Conepts.pdf
文件 1261 2017-05-30 11:43 __MACOSX\._chapter5 Statistial Conepts.pdf
文件 207597 2017-05-30 11:43 chapter6 Linear Regression and the LMS algorithm.pdf
文件 1261 2017-05-30 11:43 __MACOSX\._chapter6 Linear Regression and the LMS algorithm.pdf
文件 387499 2017-05-30 11:44 chapter7 Linear classiation.pdf
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