Existují nějaká videa nebo jiné knihy / poznámky, s nimiž se někdo setkal, které následují po rozpoznávání vzorů a strojovém učení od Chrisa Bishopa? Koupil jsem si tuto knihu, abych se naučil strojové učení, a mám s ní potíže se dostat.
Komentáře
- Vyhledejte existující vlákna označená značkou odkazy .
- FWIW, myslím, že otázka je na téma stejně jako jakýkoli jiný referenční požadavek. Vlastně si myslím, že ' je konkrétnější než většina, protože tato otázka konkrétně vyžaduje materiály, které následují po učebnici, spíše než jen strojové učení obecně.
Odpověď
Bishop je skvělá kniha. Doufám, že vám tyto návrhy pomohou při studiu:
- Autor sám zveřejnil několik snímků pro kapitoly 1 , 2 , 3 & 8 , stejně jako mnoho řešení .
- Čtenářská skupina v INRIA má zveřejnili své vlastní snímky pokrývající každou kapitolu.
- João Pedro Neto zveřejnil několik poznámek a fungování v R zde . (Přejděte dolů na místo, kde je uvedeno „Bishopovo rozpoznávání vzorů a ML“)
- Mnoho úvodních kurzů strojového učení používá Bishop jako svou učebnici. Google nabízí několik různých; podívejte se a podívejte se, která témata a zaměření, které dáváte přednost.
Odpověď
Doporučil bych vám tyto zdroje:
- Tom Mitchell: Carnegie Mellon University
- (Pouze pro supervizované učení a následování biskupa) Rozpoznávání vzorů: Indický vědecký institut (Osobně se mi tento kurz líbí, protože jsem se ho zúčastnil, ale tento kurz vyžaduje, abyste znali teorii pravděpodobnosti.)
Oba kurzy jsou zaměřeny na matematiku, lehčí kurz strojového učení by byl „Machine Learning“ od Udacity
Answer
notebooky jupyter s implementace pythonu a použití scikit-learn na PRML
odpověď
https://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/STA4273_2015/
Tento kurz úzce navazuje na část Bishop. Obsahuje přednášková videa.
Komentáře
- Vítejte na webu. V současné době jde spíše o komentář než o odpověď. Můžete jej rozšířit, třeba uvedením souhrnu informací na odkazu, nebo jej můžeme převést na komentář.
Odpovědět
Myslím si, že často přehlíženou knihou je informační teorie, odvození a výukové algoritmy od Davida MacKaya .
Sleduje obecný rámec PRML, protože se zdá, že autoři mají podobnou (alespoň z mého pohledu) perspektivu. V závislosti na vašem pozadí – ať už máte rádi pojmy jako informační teorie / kódování / KL-divergence – vám tato kniha může připadat mimořádně otevřená.