PRML:概率与线性模型在机器学习中的关键应用
《PRML模式识别和机器学习》(Chinese Edition) 是马春鹏所著的一本关于模式识别和机器学习的经典教材,它在中文环境下深入介绍了该领域的核心概念和技术。本书的绪论部分以多项式曲线拟合为例,引导读者进入机器学习的世界,通过实例展示了如何运用统计方法对数据进行分析。 首先,章节1的"概率论"是基础,涵盖了概率密度、期望和协方差的概念。概率密度用来描述随机变量的取值可能性,期望则衡量一个随机变量的平均值,而协方差反映了两个随机变量之间的关联程度。接下来,作者引入了贝叶斯概率,它是基于贝叶斯定理的概率处理方式,强调在有限数据下更新先验知识的能力。书中还讨论了高斯分布,这是一种重要的连续随机变量模型,常用于建模数据的中心趋势和分散程度。 在"重新考察曲线拟合问题"部分,作者结合贝叶斯理论探讨了在不确定性存在的情况下,如何通过贝叶斯曲线拟合来优化模型。模型选择是一个关键话题,作者解释了如何在众多模型中选择最合适的,以及如何避免维度灾难,即随着特征数量增加导致模型复杂度急剧增加的问题。 决策论是机器学习中的重要组成部分,包括最小化错误分类率、期望损失等决策准则,以及如何在不同决策策略之间权衡。对于回归问题,损失函数的选择和优化也是讨论的重点。信息论的应用,如相对熵和互信息,提供了评估模型信息效率的方法。 此外,本书详细介绍了各种概率分布,如二元变量的Beta分布,多项式变量的狄利克雷分布,以及高斯分布及其衍生形式,如条件高斯分布、边缘高斯分布和混合高斯模型。这些分布是许多机器学习算法的基础。指数族分布的理论,包括最大似然估计、共轭先验等概念,也得到了详尽讲解。 非参数化方法,如核密度估计和近邻方法,是不依赖特定概率分布的模型,为数据建模提供了灵活性。回归的线性模型部分深入剖析了线性基函数模型、最小二乘法和正则化,以及贝叶斯线性回归中的参数分布和预测分布计算。 本书不仅提供理论知识,还配以丰富的练习题,帮助读者巩固所学,并在实践中提升技能。通过这些章节,读者能够掌握模式识别和机器学习的核心原理,并应用于实际问题解决中。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86284556/bg10.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86284556/bg11.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86284556/bg12.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86284556/bg13.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86284556/bg14.jpg)
剩余475页未读,继续阅读
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/0302d7b8e1f84360b728a215c4ba7536_weixin_35811662.jpg!1)
- 粉丝: 45
- 资源: 341
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- 新型矿用本安直流稳压电源设计:双重保护电路
- 煤矿掘进工作面安全因素研究:结构方程模型
- 利用同位素位移探测原子内部新型力
- 钻锚机钻臂动力学仿真分析与优化
- 钻孔成像技术在巷道松动圈检测与支护设计中的应用
- 极化与非极化ep碰撞中J/ψ的Sivers与cos2φ效应:理论分析与COMPASS验证
- 新疆矿区1200m深孔钻探关键技术与实践
- 建筑行业事故预防:综合动态事故致因理论的应用
- 北斗卫星监测系统在电网塔形实时监控中的应用
- 煤层气羽状水平井数值模拟:交替隐式算法的应用
- 开放字符串T对偶与双空间坐标变换
- 煤矿瓦斯抽采半径测定新方法——瓦斯储量法
- 大倾角大采高工作面设备稳定与安全控制关键技术
- 超标违规背景下的热波动影响分析
- 中国煤矿选煤设计进展与挑战:历史、现状与未来发展
- 反演技术与RBF神经网络在移动机器人控制中的应用
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)