图解教材: 模式识别与机器学习(Bishop)

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2018-05-12 09:50:06
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图解权威机器学习教材,将教材拆分成小的问答,一点一点学习和消化 希望自己和更多人能受益于经典机器学习教材
As Simple As Possible
视频选集
(1/23)
教材和笔记针对的人群
01:22
什么是pattern recognition?
01:34
如何理解手写数字识别分类问题?
02:32
如何理解手写数字分类问题中的training set
02:20
怎样才算解决了手写字体分类问题generalization
02:38
如何理解preprocessing
04:24
machine learning 中的常见问题有哪些
04:20
如何简要理解reinforcement learning
04:10
如何用fitting curve方法构建模型和一步到位寻找最优模型
10:53
如何用fitting curve方法和order以及RMSE来选择和验证模型好坏
08:22
10分钟如何理解模型复杂度与数据量和regularizer的关系
10:10
33分钟直观梳理概率法则sum rule product rule bayes theorem
33:17
11分钟如何理解probability density与PMF CDF关系及其sum product rule
11:05
9分钟如何理解Expectation Variance Covariance
09:52
10分钟快速梳理Bayesian probability
10:19
15分钟梳理gaussian distribution maximum likelihood and overfitting
15:11
9分钟从Bayesian视角审视curve fitting
09:01
3分钟挑选模型cross validation意义和局限bayesian method优势
03:46
6分钟如何理解curse of dimensionality
06:15
11分钟简单串联Bayes theorem classification decision boundary
11:08
7分钟如何从Bayes和损失值角度兼顾准确度和压制将cancer预测成正常的错误
06:54
12分钟如何理解posterior prob在建模和预测时的优势
13:58
6分钟用Bayes来理解Regression的损失函数
05:44
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