模式识别（PR）领域：

    关注的是利⽤计算机算法⾃动发现数据中的规律，以及使⽤这些规律采取将数据分类等⾏动。

聚类：目标是发现数据中相似样本的分组。

反馈学习：是在给定的条件下，找到合适的动作，使得奖励达到最大值。  其一个通用的特征是：探索（exploration）和利用（exploitation）的折中。

PRML三个重要工具：

1、概率论；

2、决策论；

3、信息论。

Pattern Recognition and Machine Learning 模式识别与机器学习的更多相关文章

  1. Pattern Recognition And Machine Learning (模式识别与机器学习) 笔记 (1)

    By Yunduan Cui 这是我自己的PRML学习笔记,目前持续更新中. 第二章 Probability Distributions 概率分布 本章介绍了书中要用到的概率分布模型,是之后章节的基础 ...

  2. Pattern Recognition And Machine Learning读书会前言

    读书会成立属于偶然,一次群里无聊到极点,有人说Pattern Recognition And Machine Learning这本书不错,加之有好友之前推荐过,便发了封群邮件组织这个读书会,采用轮流讲 ...

  3. Pattern Recognition and Machine Learning （preface translation）

    前言 鉴于机器学习产生自计算机科学,模式识别却起源于工程学.然而,这些活动能被看做同一个领域的两个方面,并且他们同时在这过去的十年间经历了本质上的发展.特别是,当图像模型已经作为一个用来描述和应用概率 ...

  4. 今天开始学习模式识别与机器学习Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)，章节5.1，Neural Networks神经网络-前向网络。

    话说上一次写这个笔记是13年的事情了···那时候忙着实习,找工作,毕业什么的就没写下去了,现在工作了有半年时间也算稳定了,我会继续把这个笔记写完.其实很多章节都看了,不过还没写出来,先从第5章开始吧, ...

  5. 学习笔记-----《Pattern Recognition and Machine Learning》Christopher M. Bishop

    Preface 模式识别这个词,以前一直不懂是什么意思,直到今年初,才开始打算读这本广为推荐的书,初步了解到,它的大致意思是从数据中发现特征,规律,属于机器学习的一个分支. 在前言中,阐述了什么是模式 ...

  6. Pattern recognition and machine learning 疑难处汇总

    不断更新ing......... p141 para 1. 当一个x对应的t值不止一个时,Gaussian nosie assumption就不合适了.因为Gaussian 是unimodal的,这意 ...

  7. 今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)，章节5.2-5.3，Neural Networks神经网络训练（BP算法）

    转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xbinworld/p/4265530.html 这一篇是整个第五章的精华了,会重点介绍一下Neural Networks的训练方法——反 ...

  8. Pattern Recognition and Machine Learning-01-Preface

    Preface Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of com ...

  9. [Machine Learning & Algorithm]CAML机器学习系列2：深入浅出ML之Entropy-Based家族

    声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 写在前面 记得在<Pattern Recognition And Machine ...

随机推荐

  1. NAT+穿洞基础知识梳理

    参考:https://www.cnblogs.com/shilxfly/p/6589255.html https://blog.csdn.net/phoenix06/article/details/7 ...

  2. Mathematica作图

    第2讲 在Mathematica中作图    一个较强的符号计算系统均有很好的绘图功能,Mathematica也不例外,Mathematica 拥有非常强大的绘图功能.并且提供了一大批基本数学函数的图 ...

  3. thinkphp函数学习（1）——header, get_magic_quotes_gpc, array_map, stripslashes, stripslashes_deep

    1. header 相关语句 header('Content-type: text/html; charset=utf-8'); // 因为这是在TP的入口文件中,所以每个页面返回的http head ...

  4. ACM-ICPC北京赛区(2017)网络赛1【模拟+枚举+数组操作】

    题目1 : Visiting Peking University 时间限制:1000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 Ming is going to travel for n ...

  5. 23、Flask实战第23天：Flask-Restful

    Restful API规范 restful api是用于前端和后台进行通信的一套规范.使用这个规范可以让前后端开发变得更加轻松. 协议 采用http或者https 数据传输格式 数据之间传输的格式应该 ...

  6. conversion function to_char to_number

    SELECT )||']', ,'9,999.999')||']', ,'99,999.999')||']', ,'fm99,999.999')||']', '['|| to_char(0.25)|| ...

  7. [Atcoder Grand Contest 002] Tutorial

    Link: AGC002 传送门 A: …… #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int a,b; int main() { sca ...

  8. 【动态规划】bzoj1649 [Usaco2006 Dec]Cow Roller Coaster

    很像背包. 这种在一个数轴上进行操作的题常常需要对区间排序. f[i][j]表示距离到i时,花费为j时的权值之和. f[x[i]+l[i]][j+c[i]]=max{f[x[i]][j]+w[i]}( ...

  9. 1.5(Spring MVC学习笔记) 拦截器（Interceptor）

    一.拦截器 1.1拦截器简介 Spring中的拦截器类似Servlet中的过滤器(Filter),主要用于拦截用户请求, 并进行一定的处理操作(如验证权限.记录日志.设置编码方式等). 1.2拦截器实 ...

  10. java基础之：java注解

    一:元注解 元注解的作用就是负责注解其他注解.Java5.0定义了4个标准的meta-annotation类型,它们被用来提供对其它 annotation类型作说明.Java5.0定义的元注解: 1. ...