PRML-中文版-模式识别与机器学习-马春鹏-pdf版

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寻找数据中模式的问题是⼀个基本的问题，有着很长的很成功的历史。例如，16世纪 Tycho Brahe 的⼤量的观测使得 Johannes Kepler 发现⾏星运⾏的经验性规律，这反过来给经典⼒学的发 展提供了跳板。类似地，原⼦光谱的规律的发现在20世纪初期对于量⼦⼒学的发展和证明有着 重要的作⽤。模式识别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。 考虑⼿写数字识别的例⼦，如图1.1所⽰。每个数字对应⼀个 28 × 28 像素的图像，因此可以 表⽰为⼀个由784个实数组成的向量 x 。⽬标是建⽴⼀个机器，能够以这样的向量 x 作为输⼊， 以数字0到9为输出。这不是⼀个简单的问题，因为⼿写体变化多端。这个问题可以使⽤⼈⼯编 写的规则解决，或者依据笔画的形状启发式地区分数字，但是实际中这样的⽅法导致了规则数 量的激增，以及不符合规则的例外等等，并且始终给出较差的结果。

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matlab集成c代码 PRML算法实现 简介 by C.Bishop(PRML)中算法的Matlab及Python实现 描述 文件结构为 |-Matlab |_01_least_squares_classifier |_02_fisher_discriminant_analysis |_03_perceptron |_04_logistic_regression |_05_softmax_regression_classifier ... ... ... |-Python |_01_least_squares_classifier |_02_fisher_discriminant_analysis |_03_perceptron |_04_logistic_regression |_05_softmax_regression_classifier ... ... ... |-datasets |-README.md 有些章节中存在不同的version为不同成员写的代码, 可挑选自己喜欢的版本查看. 算法程序尽可能做到: 模块化 大致按照以下分类 算法训练部分

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