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Pattern Recognition And Machine Learning读书会前言
摘要: PRML读书会 Pattern Recognition And Machine Learning读书会
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posted @ 2015-01-28 14:50 Nietzsche on line
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2015年1月28日
PRML读书会第十四章 Combining Models(committees,Boosting,AdaBoost,决策树,条件混合模型)
最后一章Combining Models,由‘网神’主讲,精彩内容有:committees;Boosting、AdaBoost,并从最优化指数损失函数的角度对其步骤作了解释;最后是决策树和条件混合模型。
posted @ 2015-01-28 18:52 Nietzsche on line
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PRML读书会第十三章 Sequential Data(Hidden Markov Models,HMM)
摘要: 第十三章Sequential Data,由中科院软件所张巍博士主讲,精彩内容有:Hidden Markov Models的数据生成过程及其参数的EM求解方法、HMM的预测和解码。
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posted @ 2015-01-28 15:23 Nietzsche on line
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PRML读书会第十二章 Continuous Latent Variables(PCA,Principal Component Analysis,PPCA,核PCA,Autoencoder,非线性流形)
摘要: 第十二章连续隐变量,由中科院自动化所戴玮博士分三次讲完。精彩内容有:从最大方差和最小重构误差两个角度解释了PCA;包含连续隐变量的概率生成模型PPCA,其最大似然闭式解的推导以及EM求解方法;核PCA的变换;最后介绍了Autoencoder、非线性流形思想
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posted @ 2015-01-28 15:21 Nietzsche on line
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PRML读书会第十一章 Sampling Methods(MCMC, Markov Chain Monte Carlo,细致平稳条件,Metropolis-Hastings,Gibbs Sampling,Slice Sampling,Hamiltonian MCMC)
摘要: 第十一章的主要内容是MCMC(Markov Chain Monte Carlo),包括:马尔科夫链平稳分布的定义及其充分条件:细致平稳条件的证明;Metropolis-Hastings及其接受率满足细致平稳条件的推导,接受率恒为1的Gibbs Sampling;最后是Slice Sampling、Hamiltonian MCMC。
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posted @ 2015-01-28 15:18 Nietzsche on line
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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 )
摘要: 第十章的主要内容是变分推断(Variational Inference),由中科院自动化所戴玮博士前后分三次讲完。精彩内容有:为什么需要近似推断、变分推断用到的KL散度、根据平均场(Mean Field)思想的分解以及迭代求最优解的推导,最后用了三个例子来加深理解。
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posted @ 2015-01-28 15:13 Nietzsche on line
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PRML读书会第九章 Mixture Models and EM(Kmeans,混合高斯模型,Expectation Maximization)
摘要: 第九章Mixture Models and EM,主要内容有:Kmeans算法;混合高斯模型以及EM(Expectation Maximization)算法在GMM中的应用;一般EM算法性质的推导和证明。
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posted @ 2015-01-28 15:12 Nietzsche on line
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PRML读书会第八章 Graphical Models(贝叶斯网络,马尔科夫随机场)
摘要: 第八章Graphical Models由‘网神’主讲,精彩内容有:贝叶斯网络和马尔科夫随机场的概念、联合概率分解、条件独立表示;图的概率推断inference。
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posted @ 2015-01-28 15:09 Nietzsche on line
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PRML读书会第七章 Sparse Kernel Machines(支持向量机, support vector machine ,KKT条件,RVM)
摘要: 第七章Sparse Kernel Machines由工业界高手‘网神’主讲。主要内容:推导了支持向量机(support vector machine)的Dual Representations;由KKT条件说明了解的稀疏性;为提高泛化能力增加松弛变量后的SVM;最后是加了先验有更稀疏解的RVM。
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posted @ 2015-01-28 15:03 Nietzsche on line
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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)
摘要: 第六章Kernel Methods,介绍了核函数的定义、构建方法,通过线性回归的Dual Representations推导说明由基于特征到基于样本学习的转换;最后是动感十足的高斯过程Gaussian Processes,包括GP的协方差矩阵形式、超参、预测等内容。
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posted @ 2015-01-28 15:00 Nietzsche on line
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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)
摘要: 第五章Neural Networks由网神主讲,精彩内容有:神经网络做回归和分类的训练目标函数、BP误差后向传播的链式求导法则、正则化、卷积网络等。
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posted @ 2015-01-28 14:59 Nietzsche on line
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最新评论
1. Re:PRML读书会第十四章 Combining Models(committees,Boosting,AdaBoost,决策树,条件混合模型)
博主,讲稿pdf不见了,能否再分享下?谢谢
--狼.wrz
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