模式识别与机器学习:深度学习入门教程
"PRML_中文版 - bshop的深度学习入门教程,中文版,网络上有课程作业答案。" 本文档是关于《模式识别与机器学习》的中文版教程,作者为马春鹏,主要涵盖了概率论、模型选择、维度灾难、决策论、信息论以及概率分布等多个核心概念。教程深入浅出,适合初学者入门。 1. 概率论部分: - **概率密度**:介绍了概率密度函数的概念,它是连续随机变量的概率分布。 - **期望和协方差**:讨论了概率分布的数学期望和变量间的协方差,用于度量随机变量的中心位置和它们之间的关系。 - **贝叶斯概率**:讲解了贝叶斯定理,它是概率论中的重要工具,用于更新先验概率以得到后验概率。 - **高斯分布**:介绍了正态分布(高斯分布),它是机器学习中常见的概率分布,具有均值和方差两个参数。 - **曲线拟合的贝叶斯方法**:展示了如何使用贝叶斯理论进行曲线拟合,通过引入先验知识来避免过拟合。 2. 模型选择与维度灾难: - **模型选择**:探讨了在多个模型中选取最佳模型的问题,通常需要平衡模型复杂性和拟合数据的能力。 - **维度灾难**:当特征数量增加时,模型性能可能急剧下降,这被称为维度灾难,强调了降维的重要性。 3. 决策论: - **最小化错误分类率**:目标是找到能最小化分类错误的决策边界。 - **最小化期望损失**:考虑了所有可能情况下的平均损失,以指导决策制定。 - **拒绝选项**:允许模型在不确定的情况下拒绝决策,以减少错误。 - **推断与决策**:决策不仅仅是预测,还包括基于不确定性进行推理的过程。 - **回归问题的损失函数**:在回归任务中,定义合适的损失函数对于优化模型至关重要。 4. 信息论: - **相对熵和互信息**:这些概念衡量了两个概率分布之间的差异和它们之间的关联程度。 5. 概率分布: - **二元变量**:涵盖了二项分布和伯努利分布,以及Beta分布作为连续版本的先验。 - **多项式变量**:包括了多项式分布和狄利克雷分布,常用于处理离散多分类问题。 - **高斯分布**:详细讨论了高斯分布的各种性质,如条件分布、边缘分布、贝叶斯推断和参数估计。 - **非参数化方法**:如核密度估计和近邻方法,提供了对未知分布的灵活建模方式。 6. 回归的线性模型: - **线性基函数模型**:包括最小子平方误差的原理,以及正则化的线性回归,防止过拟合。 - **贝叶斯线性回归**:利用贝叶斯框架进行参数估计,提供了一种理解模型不确定性的方法。 这个教程不仅覆盖了基础理论,还涉及了实际应用,如线性回归和贝叶斯方法,对于想要学习深度学习和机器学习的初学者来说,是一份宝贵的资源。配合课程作业答案,有助于深化理解和实践。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/10704565/bg10.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/10704565/bg11.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/10704565/bg12.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/10704565/bg13.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/10704565/bg14.jpg)
剩余475页未读,继续阅读
![](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)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/a63209cddb87444bab02584e5db859ca_weixin_42935896.jpg!1)
- 粉丝: 0
- 资源: 2
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
- 解决本地连接丢失无法上网的问题
- BIOS报警声音解析:故障原因与解决方法
- 广义均值移动跟踪算法在视频目标跟踪中的应用研究
- C++Builder快捷键大全:高效编程的秘密武器
- 网页制作入门:常用代码详解
- TX2440A开发板网络远程监控系统移植教程:易搭建与通用解决方案
- WebLogic10虚拟内存配置详解与优化技巧
- C#网络编程深度解析:Socket基础与应用
- 掌握Struts1:Java MVC轻量级框架详解
- 20个必备CSS代码段提升Web开发效率
- CSS样式大全:字体、文本、列表样式详解
- Proteus元件库大全:从基础到高级组件
- 74HC08芯片:高速CMOS四输入与门详细资料
- C#获取当前路径的多种方法详解
- 修复MySQL乱码问题:设置字符集为GB2312
- C语言的诞生与演进:从汇编到系统编程的革命
![](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)