图解教材 模式识别与机器学习(Bishop)

『课程目录』:   : d% W4 O" Y( p; N3 H$ w
1.教材和笔记针对的人群
2 V/ e, Z8 k$ A2 H
2.什么是pattern recognition
3.如何理解手写数字识别分类问题?
! e& W7 `$ L) D% p9 O$ \* U( p) ~
4.如何理解手写数字分类问题中的training set
5.怎样才算解决了手写字体分类问题generalization
  ~& F6 B5 J# @2 ~; n2 Y6 s
6.如何理解preprocessing
8 a. i) ~7 ~6 U0 \' B5 _+ i
7.machine learning 中的常见问题有哪些
$ i( k' S1 Q& a* U) i' p! a4 m
8.如何简要理解reinforcement learning
/ S! c# G( l( L* r5 f
9.如何用fitting curve方法构建模型和一步到位寻找最优模型
10.如何用fitting curve方法和order以及RMSE来选择和验证模
) j0 M, d5 X1 d4 S
11.10分钟如何理解模型复杂度与数据量和regularizer的关系
3 K1 }3 n3 I" b- u9 D5 j# c5 |+ J
12.33分钟直观梳理概率法则sum rule product rule bay
/ X% W/ g8 c; K: A0 \8 h7 M/ Y, @+ \
13.11分钟如何理解probability density与PMF CDF关系
14.9分钟如何理解Expectation Variance Covarianc
15.10分钟快速梳理Bayesian probability
7 Q5 b  a% x0 B' T0 A9 C
16.15分钟梳理gaussian distribution maximum l
17.9分钟从Bayesian视角审视curve fitting
7 {" e$ h( K5 e1 A4 t
18.3分钟挑选模型cross validation意义和局限bayesian 
19.6分钟如何理解curse of dimensionality
20.11分钟简单串联Bayes theorem classification 
1 U, @( F' d+ @# O1 ^
21.7分钟如何从Bayes和损失值角度兼顾准确度和压制将cancer预测成正常
2 `7 R/ J% e; G
22.12分钟如何理解posterior prob在建模和预测时的优势
* [1 ~2 K8 ]- V& z
23.6分钟用Bayes来理解Regression的损失函数

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