1.2 Types of Linear Mixed Models 1.3 Estimation in Gaussian Models 1.3.1 Maximum Likelihood 1.3.2 Restricted Maximum Likelihood 1.4 Estimation in Non-Gaussian Models 1.5 Other Methods of Estimation 1.6 Notes on Computation and Software 1.7 Real-Life Data Examples 1.8 Further Results and Technical Notes 1.9 Exercises

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作者：Vidal, René, Ma, Yi, Sastry, S.S. 2016年新书。据作者说：研究 unsupervised learning，从一百多年前的PCA讲到压缩感知，知识纵跨上百年。横跨代数几何，数理统计，高维数据处理，优化算法。而应用更涉及科学和工程各个领域，是数据科学的入门基础

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GPA是一种统计分析方法，可用于比较物体的形状。 这段代码使用 GPA 进行面部对齐：由 Pulak Purkait 开发。 算法的详细信息可以在https://graphics.stanford.edu/courses/cs164-09-spring/Handouts/paper_shape_spaces_imm403.pdf 中找到 如有任何疑问，请联系：电子邮件 - pulak.isi@gmail.com

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