PRMLの数式理解に必要な数学を丁寧にまとめたpdf パターン認識と機械学習の学習 普及版 https://t.co/SUAn9pUiC4 確率 確率分布のための数学 線形回帰モデルのための数学 線形識別モデルのための数学 ニ… https://t.co/Mn8KH63akP
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はじめに 機械学習を勉強する人が一度は耳にする「パターン認識と機械学習(通称PRML)」。 読んでみたいと憧れつつも、中身を見て絶望した人は少なくないと思います。 私も自主ゼミを開いて無理やり読み進めていたものの、担当箇所が下巻に移った時に「マジでなんもワカラン」と何度もくじけそうになりました。 今回は一応目で追った読了した私を支えてくれたUdemyの講座をご紹介します! 講座名:ベイズ推定とグラフィカルモデル:コンピュータビジョン基礎1 おすすめしたい理由 優しい解説が少ないPRML後半をカバー 「学習内容」からいくつかキーワードをピックアップしました。 PRMLにいるあいつらがたくさんいますね! 最尤推定 ベイズ推定 EMアルゴリズム 混合正規分布 ベイズ線形回帰 Gaussian process regression グラフィカルモデル 条件付き独立 forward-backward
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