机器学习概率论视角:经典教材
需积分: 10 5 浏览量
更新于2024-07-20
1
收藏 25.69MB PDF 举报
机器学习概述与概率视角
机器学习是一门多学科交叉的领域,涉及计算机科学、数学、统计学、信息论、神经科学等多个领域。mlapp(Machine Learning-A Probabilistic Perspective)这本书是机器学习领域的一本经典教材,由 Kevin P. Murphy 撰写,提供了机器学习的概率视角。
概率视角是机器学习中的一种重要方法,通过概率论来描述和分析机器学习模型的性能。概率视角可以帮助我们更好地理解机器学习算法的工作原理,并使得我们能够更好地设计和优化机器学习模型。
mlapp 一书的作者 Kevin P. Murphy 是一名知名的机器学习专家,他的研究方向包括机器学习、概率论、统计学和人工智能等领域。 Murphy 的研究成果发表在多个顶级期刊和会议上,并且他也是一名经验丰富的讲师,曾经在多个大学和研究机构任职。
mlapp 一书的内容涵盖了机器学习的基本概念、概率论基础、机器学习算法、模型评估和选择、机器学习应用等方面的知识。书中还包含了大量的数学推导和实践例子,能够帮助读者更好地理解机器学习的理论基础和实践应用。
机器学习的应用非常广泛,包括图像识别、自然语言处理、推荐系统、预测模型等等领域。机器学习技术的应用可以解决许多实际问题,例如图像分类、文本分类、推荐系统、预测模型等等。
概率论是机器学习的基础理论之一,概率论提供了机器学习模型的数学基础,能够帮助我们更好地理解机器学习模型的工作原理。概率论的应用包括概率分布、贝叶斯公式、马尔科夫链、随机过程等等。
机器学习的发展非常快,新的机器学习算法和技术不断涌现,例如深度学习、生成对抗网络、转换学习等等。机器学习的发展也推动了许多其他领域的发展,例如人工智能、自然语言处理、计算机视觉等等。
mlapp(Machine Learning-A Probabilistic Perspective)是一本非常有价值的机器学习教材,能够帮助读者更好地理解机器学习的理论基础和实践应用。机器学习技术的应用非常广泛,能够解决许多实际问题,推动了许多其他领域的发展。
2016-07-17 上传
2023-09-19 上传
2023-06-24 上传
2023-06-24 上传
2023-10-11 上传
2023-06-08 上传
2023-05-11 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
qq_29442537
- 粉丝: 0
- 资源: 2
最新资源
- 多模态联合稀疏表示在视频目标跟踪中的应用
- Kubernetes资源管控与Gardener开源软件实践解析
- MPI集群监控与负载平衡策略
- 自动化PHP安全漏洞检测:静态代码分析与数据流方法
- 青苔数据CEO程永:技术生态与阿里云开放创新
- 制造业转型: HyperX引领企业上云策略
- 赵维五分享:航空工业电子采购上云实战与运维策略
- 单片机控制的LED点阵显示屏设计及其实现
- 驻云科技李俊涛:AI驱动的云上服务新趋势与挑战
- 6LoWPAN物联网边界路由器:设计与实现
- 猩便利工程师仲小玉:Terraform云资源管理最佳实践与团队协作
- 类差分度改进的互信息特征选择提升文本分类性能
- VERITAS与阿里云合作的混合云转型与数据保护方案
- 云制造中的生产线仿真模型设计与虚拟化研究
- 汪洋在PostgresChina2018分享:高可用 PostgreSQL 工具与架构设计
- 2018 PostgresChina大会:阿里云时空引擎Ganos在PostgreSQL中的创新应用与多模型存储