《模式识别与机器学习》的第三章

Ch 03. 回归的线性模型提纲重点 线性基函数模型 ( Sec 3.1 ) 贝叶斯线性回归 ( Sec 3.3 ) 二次正则化项 ( Eq 3.27 ) 难点 贝叶斯模型比较 ( Sec 3.4 ) 证据近似 ( Sec 3.5 ) 学习要点 回归问题：在给定输入变量 $\text{x}\in ...
2019-04-15 算法

《模式识别与机器学习》的第二章

Ch 02. 概率分布提纲重点 密度估计 充分统计量 高斯分布 ( 建议充分熟悉 ) 难点 贝叶斯估计 多元高斯分布 指数族分布 共轭分布 共轭先验分布 超参数 学习要点密度估计 ( density estimation ) : 在给定有限次观测 $x_1,\cdots,x_N$ 的前提 ...
2019-04-15 算法

《模式识别与机器学习》的第八章

C08. 图模型使用图形表示概率分布对于分析很有好处，这种概率分布的图形表示被称为概率图模型 (Probabilisticc Graphical Models, PGM)。 概率图模型的优点： 提供了一种简单的方式将概率模型的结构可视化，方便设计新的模型； 通过观察图形，可以更深刻地认识模型的性质 ...
2019-04-15 算法

《概率图模型》学习笔记

修改历史 2019-03-28. 以论文为基础建立基本框架，与《概率图模型》那本书基本相同。 C01. 简介 概率图模型 ( Probability Graphical Models，PGM ) 是概率论和图论的结合。 概率论很方便地把系统中各个部分结合在一起，使整个系统被作为一个整体来处理，为模 ...
2019-03-28 模型

《统计学习方法》的读书笔记

全书总评 书本印刷质量 : 4 星。印刷清楚，排版合适，错误很少。 著作编写质量 : 4 星。自学机器学习的必备。 优点 全书一直围绕着统计学习中的有监督学习描述，内容不深，基本算法都有所介绍； 内容的组织是从抽象到具体的思维模式，比国外的教材易于理解； 是自学统计学习和机器学习的推荐用书。 缺 ...
2019-03-11 算法

《机器学习》的思考

机器学习是一门跨了多门学科的科学，于是学习过程中大量的多学科的知识导致越学越茫然。好像学了许多，但是又好像什么都不会。虽然每个人的能力只是做好一个螺丝钉，但是就连做一个什么样的螺丝钉心里都没有底。这个问题一直困扰着我，于是想通过下文的整理使自己不要迷失在细节中。 从广义上说，机器学习的本质就是人们想 ...
2019-03-10 算法

VSCode学习关键点总结

Visual Studio CodeSettingsWorkspacePython1234567891011{ "python.pythonPath": "C:\\ProgramData\\Anaconda3\\envs\\PyHanlp\\python.e ...
2019-03-10 编程

重要网站

编程https://www.codecademy.com https://www.codeschool.com 算法http://www.brpreiss.com/books/opus7/ 算法图书在线版。 神经网络深度学习 ...
2019-03-04 Bookmark

《Python 数据科学实践指南》读书笔记

全书总评 书本印刷质量 : 4 星。印刷清楚，排版合适，错误很少。 著作编写质量 : 3 星。Python 入门和与数据处理相关的各种模块的入门，以及数据处理的入门。作者是原著，写的确实是自己的东西，不是东抄西抄。只是实践部分的内容实在太浅薄了些。 代码质量 : 4 星。Python 入门这本书的 ...
2019-03-04 编程

《Python Cookbook》的读书笔记

全书总评 书本印刷质量: 4 星。印刷清楚，排版合适，错误很少。最好还能找本电子书，可以少输入一些数据代码。 著作编写质量: 4 星。胆敢称自己的菜谱的书，要不就是好书；要不就是差书；绝对不会不好不差。所以这是本长期使用 Python 人员必备的案头书。 代码质量: 4 星。常常学习几个里面的代码， ...
2019-03-04 编程
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