PRML读书会前言
来源:互联网 发布:如何打开21端口 编辑:程序博客网 时间:2024/04/28 15:41
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读书会成立属于偶然,一次群里无聊到极点,有人说Pattern Recognition And Machine Learning这本书不错,加之有好友之前推荐过,便发了封群邮件组织这个读书会,采用轮流讲课的方式,如果任务能分配下去就把读书会当作群员的福利开始进行,分配不下去就算了。后来我的几位好友:网神兄、戴玮博士、张巍博士、planktonli老师、常象宇博士纷纷出来支持这个读书会。待任务分配完,设置好主持人和机动队员,我认为就不需要再参与了,但进行不久,也充当机动队员讲了第二、六、九、十一章,并承担了所有的整理回顾工作。随着读书会的进行渐渐发现PRML这本书可以用惊艳二字来形容,每讲一章之前我们都花费大量时间精力做准备,然后用聊天的方式白话讲课,尽量做到通俗易懂,一章内容太多便分几次讲,讲的不满意便重新讲,一共讲课23次,加上整理回顾前后进行了两遍,历时一年半这份讲稿合集才与大家见面。以下是各章的简介:
读书会QQ群:一号群:177217565(已满) ;
二号群:424269692 加群时请在申请里用简短的话描述一模型或算法的关键思想。
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PRML这本书结束了,但读书会仍会继续,最新动态请关注我的新浪微博:
- PRML读书会前言
- PRML读书会
- PRML读书会第一章 Introduction
- PRML读书会第二章 Probability Distributions
- PRML前言&数学符号
- Pattern Recognition And Machine Learning读书会前言
- PRML读书会第三章 Linear Models for Regression
- PRML读书会第一章 Introduction(机器学习基本概念、学习理论、模型选择、维灾等)
- PRML读书会第八章 Graphical Models(贝叶斯网络,马尔科夫随机场)
- PRML读书会第九章 Mixture Models and EM(Kmeans,混合高斯模型,Expectation Maximization)
- PRML读书会第十一章 Sampling Methods(MCMC, Markov Chain Monte Carlo,Metropolis-Hastings,Gibbs Sampling)
- PRML读书会第十二章 Continuous Latent Variables(PCA,PPCA,核PCA,Autoencoder,非线性流形)
- PRML读书会第十三章 Sequential Data(Hidden Markov Models,HMM)
- PRML读书会第十四章 Combining Models(committees,Boosting,AdaBoost,决策树,条件混合模型)
- 翻译 《Pattern Recognition and Machine Learning》(PRML)的前言
- 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、指数族等)
- PRML读书会第三章 Linear Models for Regression(线性基函数模型、正则化方法、贝叶斯线性回归等)
- 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)
- 自定义View学习之12/1
- 阿里云修改CentOS Linux服务器的主机名
- DFS BFS 示例 以及BFS部分算法代码
- AMBA总线分析
- mutex 和 spinlock 对比
- PRML读书会前言
- 黑马程序员 -- IOS C语言 scanf函数
- 代码实现: MyBatis批量insert
- Your display is too small to run Menuconfig!
- UITableView学习笔记
- 深度学习环境搭建(以caffe+cudnn为例,无需root权限)
- 社説 20150207 地方分権改革 「農地転用」移譲を足がかりに
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- 关于字体设计 APP字体 (看完以后要重新练书法了)