PRML读书会第七章 Sparse Kernel Machines（支持向量机 support vector machine ；KKT条件；RVM）.pdf

该资源的详细介绍

与*空分享的百度云盘资源

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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、Hami

• PRML读书会第十四章 Combining Models（committees；Boosting、AdaBoost；决策树和条件混合模型）.pdf

• 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

• 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

• 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).pdf

• PRML读书会第七章 Sparse Kernel Machines（支持向量机 support vector machine ；KKT条件；RVM）.pdf

• 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）.pdf

• 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

• 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).pdf

• 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

• PRML读书会 前言 （各章内容简介）.pdf

• PRML读书会合集打印版.pdf

• PRML读书会讲稿5寸手机版.rar

• 更多网上的尼采分享的百度云盘资源>>