”PRML-学习笔记“ 的搜索结果

     Introduction 之前有次出去开会的时候，一个清华的博士师兄说这本书他读了好几遍，里面的题也都自己做了。想想，这本书在我手里三年多，却一直被拿起又放下，没能好好地读一读。这次，想重新开始，从头到尾把这本书...

     prml 学习笔记kalman filter : kalman filter : MIT tutorial Understanding the Basis of the Kalman Filter Via a Simple and Intuitive Derivation [Lecture Notes]

     PRML学习笔记—线性回归模型 说句题外话，做笔记是个好习惯(快则慢，慢则无，尤其在今下这个快餐式的社会，真的越浮躁越不能沉淀下来)。这本书在手里已经两年多了，这一次才是真真地好好读了，好好推了公式，好好去...

     范函变分 范函变分的定义 设F(x,y(x),y′(x))\mathrm{F}\left(\mathrm{x}, \mathrm{y}(\mathrm{x}), \mathrm{y}^{\prime}(\mathrm{x})\right)F(x,y(x),y′(x))是三个独立变量x,y(x),y′(x)x, y(x), y^{\prime}(x)x,y...

     PRML学习笔记-线性回归 Linear Regression例子：多项式曲线拟合 机器学习的目标是：假设我们观察到一个实值输入变量x，我们想使用这个观察来预测实值目标变量t的值。那么我们怎么得到目标变量的值呢？ 现在假设...

     Introduction1.1 Example of Curve Fitting1.常见术语的定义：1.generalization: The ability to categorize correctly new examples that differ from those used for training is called generalization;...

     模式识别和机器学习（PRML） 该项目包含Christopher Bishop的“模式识别和机器学习”一书中介绍的许多算法的Jupyter笔记本，以及该书中介绍的许多图形的副本。 讨论（新） 如果您有任何疑问和/或要求，请查看页面...

     Probability Distribution 0.introduction 1.density estimation:给定随机变量xx的一些观察值{x1,x2,...,xN}\{x_1, x_2, ... , x_N\}，估计变量xx的概率分布p(x)p(x)。在这一章当中，我们假设所有的观测值满足独立...

     根均方误差（RMS）ERMS=2E(w∗)/N−−−−−−−−−√E_{RMS} = \sqrt {2E({w^*})/N}其中，除以NN让我们能够以相同的基础对比不同大小的数据集，平方根确保了ERMSE_{RMS}与目标变量tt使用相同的规模和单位进行度量...

     文章目录1.绪论1.1 多项式曲线拟合1.2 概率论1.2.1 概率密度1.2.2 期望和协方差1.2.3 贝叶斯概率1.2.4 高斯分布1.2.5 重新考察曲线拟合问题1.2.6 贝叶斯曲线拟合1.3 模型选择1.4 维度灾难1.5 决策论1.5.1 最小化错误...

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