¿Hay videos u otros libros o notas que alguien haya encontrado que siga el reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático de Chris Bishop? Compré este libro para aprender Machine Learning y tengo problemas para leerlo.
Comentarios
- Busque subprocesos existentes etiquetados con la etiqueta referencias .
- FWIW, creo que la pregunta está tan relacionada con el tema como cualquier otra solicitud de referencia. De hecho, creo que es ' más específico que la mayoría porque esta pregunta solicita específicamente materiales que siguen un libro de texto, en lugar de solo aprendizaje automático en general.
Respuesta
Bishop es un gran libro. Espero que estas sugerencias ayuden con su estudio:
- El propio autor ha publicado algunas diapositivas para los Capítulos 1 , 2 , 3 & 8 , así como muchas soluciones .
- Un grupo de lectura en INRIA tiene publicó sus propias diapositivas que cubren cada capítulo.
- João Pedro Neto ha publicado algunas notas y trabajos en R aquí . (Desplácese hacia abajo hasta donde dice «Bishop» s Pattern Recognition and ML «)
- Muchos cursos introductorios de aprendizaje automático utilizan Bishop como su libro de texto. Buscar en Google ofrece algunos diferentes; eche un vistazo y vea qué temas y enfoque que prefiera.
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Le recomendaría estos recursos:
- Tom Mitchell: Carnegie Mellon University
- (Solo para aprendizaje supervisado y sigue a Bishop) Reconocimiento de patrones: Indian Institute of Science (personalmente me gusta este curso porque lo he asistido, pero este curso requiere que conozcas la teoría de la probabilidad).
Tanto Los cursos están orientados a las matemáticas, para un curso más ligero sobre aprendizaje automático sería «Aprendizaje automático» de Udacity
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cuadernos jupyter con Implementaciones de Python y uso de scikit-learn en PRML
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https://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/STA4273_2015/
Este curso sigue de cerca parte de Bishop «s. Tiene videos de conferencias.
Comentarios
- Bienvenido al sitio. En la actualidad, esto es más un comentario que una respuesta. Puede ampliarlo, tal vez dando un resumen de la información en el enlace, o podemos convertirlo en un comentario para usted.
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Creo que un libro que a menudo se pasa por alto es Teoría de la información, inferencia y algoritmos de aprendizaje de David MacKay .
Sigue el marco general de PRML, ya que los autores parecen tener una perspectiva similar (al menos en mi opinión). Dependiendo de su experiencia, ya sea que disfrute o no de conceptos como teoría de la información / codificación / divergencia KL, puede encontrar este libro extremadamente revelador.