PRML读书会
来源：互联网 发布：java parsefloat 编辑：程序博客网 时间：2024/04/29 02:51
PRML读书会第三章
http://blog.csdn.net/nietzsche2015/article/details/43450835
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- PRML读书会
- PRML读书会第一章 Introduction
- PRML读书会前言
- PRML读书会第二章 Probability Distributions
- 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）
- 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）
- 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）
- PRML读书会第七章 Sparse Kernel Machines（支持向量机， support vector machine ，KKT条件，RVM）
- PRML读书会第十章 Approximate Inference（近似推断，变分推断，KL散度，平均场， Mean Field ）
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