前言 本文的原文连接是: https://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/84847904 未经博主允许不得转载。 博主地址是：http://blog.csdn.net/freewebsys 1，关于PRML 《Pattern Recognition and Machine Learning》，中文译名《模式识别与…

1. 绪论 1.1. Example: Polynomial Curve Fitting # sample data def create_toy_data(func, sample_size, std):x np.linspace(0, 1, sample_size)t func(x) np.random.normal(scalestd, sizex.shape)return x, tdef func(x):return np.sin(2 * np.pi * x)x_train, y_tra…

1 Introduction 本章主要讲解的是三大理论的一些基本概念知识，这三大理论分别为：probability theory，decision theory 以及 information theory。 1.1 Example: Polynomial Curve Fitting 本章刚开始便引入了一个“polynomial curve fitting”的regression problem。在这…

3 回归的线性模型 1.之前说的是无监督学习：密度估计聚类。这里讨论监督学习：回归。 2.回归就是维变量对应目标变量的问题。第一章由多项式曲线拟合。最简单就是线性回归。但如果将输入变量进行非线性函数变化后进行线性组合，可以得到基函数…

图1 书籍《Pattern Recognition and Machine Learning》 只要学人工智能的人，必然学机器学习。 只要学机器学习的人，必然看PRML。 PRML为何物？ PRML全名《Pattern Recognition and Machine Learning》，一部机器学习领域的内功…

PRML Chapter01 练习题Exercise 1.1 我们要证明我们可以根据这个式子得到我们的 w w w的最优解，其实也就是最小化我们的平方损失函数 将1.1的多项式函数代入1.2的平方损失函数中，然后再对我们的 w w w求导，最小化我们的函数，可得…

证据近似 在前面章节已经讲到在处理线性基函数的贝叶斯方法中，通过引入超参α、β的先验分布，通过对超参以及w求积分做预测。这种方法只能对ω的积分或对超参积分，但对所有变量的求积分是没有解析解的。这里提出证据近似的方法。 这种方法：首先为ω求积分，得到边缘似然函…

Python微信订餐小程序课程视频 https://edu.csdn.net/course/detail/36074 Python实战量化交易理财系统 https://edu.csdn.net/course/detail/35475 ​ ​ ​ 线性模型最简单的形式就是输入变量的线性模型，但是，将一组输入变量的非线性函数进行线性组合，我们可以得到一类…

PRML学习笔记—线性回归模型 说句题外话，做笔记是个好习惯(快则慢，慢则无，尤其在今下这个快餐式的社会，真的越浮躁越不能沉淀下来)。这本书在手里已经两年多了，这一次才是真真地好好读了，好好推了公式&…

偏置-方差分解 前面讨论的情况是假定了基函数的数量和形式，如果使用有限的数据集训练模型，使用最大似然或者最小平方，将会导致过拟合问题。但是通过限制基函数的数量避免过拟合，则会限制模型描述数据中的规律。如何选择合适的λ的值通过正则化来避免过拟合。 由第一章，我…

PRML库安装步骤 环境：Anacondapython3.8 1、在github上下载PRML压缩包 2、在Anaconda Prompt或者cmd中切换路径到PRML包的存放路径 这里以D盘为例，激活环境，安装PRML 3、如果想新建环境，输入下列命令 conda env create -f …

PRML项目常见问题解决方案 PRML PRMLのアルゴリズムをPythonで実装したサンプルプログラム 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/prml2/PRML 1. 项目基础介绍及主要编程语言 PRML项目是基于Pattern Recognition and Machine Learning（模式识别与机器学…

探索模式识别与机器学习的奥秘：PRML中英文版本推荐 【下载地址】模式识别与机器学习中英文版本PRML.zip 模式识别与机器学习中英文版本PRML.zip 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/9a1d0 项目介绍 在当今数据驱动的时代，模式识…

首发于 我不爱机器学习 公众号，微信号：learning_free 1 简介 概率在现代模式识别中起着核心作用。概率论可以用两个简单的方程来表示，它们分别对应着求和法则和乘积法则。因此，完全可以通过代数操作来建立和解决复杂的概率模型。…

前言 如果你对这篇文章感兴趣，可以点击「【访客必读 - 指引页】一文囊括主页内所有高质量博客」，查看完整博客分类与对应链接。 文章目录 前言一、介绍 (Introduction)1.1 例子：多项式拟合1.1.1 拟合过程1.1.2 增大数据量1.1.3 正则化 (Regu…

Introduction 1.1 Example of Curve Fitting 1.常见术语的定义： 1.generalization: The ability to categorize correctly new examples that differ from those used for training is called generalization; 2.classification: Task in which the aim is to a…

1.按照maven目录结构，在src\main下建立webapp目录，然后创建WEB-INF目录和web.xml文件 2.指定web资源文件存放目录和web.xml

IDEA用maven新建web项目后，没有源代码目录。 非源代码目录，不可以右击新建package。 需要手动创建目录，然后右击目录进行标记Mark Directory as。 标记为sources目录后，可右击新建package。

因为这个工程是从老的spring mvc工程移植过来的，所以用了webapp目录，没有使用springboot推荐的src/main/resources目录结构，在eclipse里按照如下方式设置 在项目的package exlorer视图下，右键build path—>configure build pa…

文章目录 目录 文章目录 前言 WebAPP开发 一、WebAPP是什么？ 二、安装HBuilder X 1.HBuilder X 官网 2.创建一个app项目 3.项目文件 ​编辑 index 总结 前言 WebAPP开发 WebApp开发，是移动端程序的实现方式之一，是一种简单&#…