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[视觉计算论坛SIGVC.BBS]_PRML笔记-Notes on Pattern Recognition and Machine Learning.pdf
PRML 笔记
Notes on Pattern Recognition and Machine Learning (Bishop)
Version 1.0
Jian Xiao①
目录
Checklist ..................................................................................................... 2
Chapter 1 Introduction ................................................................................ 4
Chapter 2 Probability Distribution ............................................................ 10
Chapter 3 Linear Models for Regression .................................................. 14
Chapter 4 Linear Models for Classification .............................................. 19
Chapter 5 Neural Networks ...................................................................... 26
Chapter 6 Kernel methods ........................................................................ 33
Chapter 7 Sparse Kernel Machine ............................................................ 39
Chapter 8 Graphical Models ..................................................................... 47
Chapter 9 Mixture Models and EM .......................................................... 53
Chapter 10 Approximate Inference ........................................................... 58
Chapter 11 Sampling Method ................................................................... 63
Chapter 12 Continuous Latent Variables .................................................. 68
Chapter 13 Sequential Data ...................................................................... 72
Chapter 14 Combining Models ................................................................. 74
① iamxiaojian@
Checklist
Frequentist-Bayesian对峙构成的主要内容
Frequentist 版本 Bayesian 版本 解模型所用的方法
Linear basis function Bayesian linear basis function 前者和后者皆有 closed-form
regression regression solution
Logistic regression Bayesian l
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