PRML讀書筆記——機器學習導論
什么是模式識別（Pattern Recognition）？ 按照Bishop的定義，模式識別就是用機器學習的算法從數據中挖掘出有用的pattern。 人們很早就開始學習如何從大量的數據中發現隱藏在 ...
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馬爾可夫隨機場（Markov random fields) 概率無向圖模型 馬爾科夫網（Markov network)
上面兩篇博客，解釋了概率有向圖（貝葉斯網），和用其解釋條件獨立。本篇將研究馬爾可夫隨機場（Markov random fields)，也叫無向圖模型，或稱為馬爾科夫網（Markov network) ...
條件獨立(conditional independence) 結合貝葉斯網絡(Bayesian network) 概率有向圖 （PRML8.2總結）
本文會利用到上篇，博客的分解定理，需要的可以查找上篇博客 D-separation對任何用有向圖表示的概率模型都成立，無論隨機變量是離散還是連續，還是兩者的結合。 ...
今天開始學Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)，章節1.1，介紹與多項式曲線擬合(Polynomial Curve Fitting)
轉載請注明源地址：http://www.cnblogs.com/xbinworld/archive/2013/04/21/3034300.html Pattern Recognition a ...
隱馬爾科夫模型 介紹 HMM python代碼
參考文獻：統計學習方法，李航。 下一篇將介紹：問題3的具體解決方法為維比特算法（biterbi) algorithm 本人水平有限，懷着分享學習的態度發 ...
PRML習題答案
目錄 PRML solutions About 第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 ...
今天開始學Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)書，章節1.2，Probability Theory 概率論（上）
原創書寫，轉載請注明出處http://www.cnblogs.com/xbinworld/archive/2013/04/25/3041505.html 今天開始學Pattern Recog ...
貝葉斯網絡（Bayesian network)）簡介（PRML第8.1節總結）概率圖模型（Graphical models)
部分圖為手寫，由於本人字很丑，望見諒，只是想把PRML書的一些部分總結出來，給有需要的人看，希望能幫到一些人理解吧。 下一篇，我將繼續介紹本章內容8.2，條件獨立 部分圖為手寫，由 ...
深度學習中損失函數之RMS和MES
學校給我們一人贊助了100美元購買英文原版圖書，幾方打聽后選擇了PRML 即Pattern Recognition and Machine Learning。自從拆封這本書開始慢慢的品讀，經常會有 ...
PRML 第三章 - 線性回歸
這段時間組里在有計划地學習書籍PRML （Pattern Recognition and Machine Learning），前兩天自己做了一個里面第三章linear regression的分享， ...