クリスビショップによるパターン認識と機械学習に続いて、誰かが出くわしたビデオやその他の本/メモはありますか？機械学習を学ぶためにこの本を購入しましたが、うまくいきません。
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- 参照タグでタグ付けされた既存のスレッドを探します。
- FWIW、この質問は他の参照リクエストと同じように話題になっていると思います。この質問は、一般的な機械学習だけでなく、教科書に続く資料を具体的に求めているため、実際には'より具体的だと思います。
回答
ビショップは素晴らしい本です。これらの提案があなたの研究に役立つことを願っています：
- 著者自身がチャプター 1 、 2 、 3 & 8 、および多くのソリューション。
- INRIAの読書グループにはすべての章をカバーする独自のスライドを投稿しました。
- JoãoPedroNetoは、Rでいくつかのメモと作業を投稿しました。ここ。 （「Bishopのパターン認識とML」と表示されている場所まで下にスクロールします）
- 多くの機械学習入門コースでは、Bishopを教科書として使用しています。グーグルではいくつかの異なるトピックが提供されています。
回答
次のリソースをお勧めします：
- トムミッチェル：カーネギーメロン大学
- （監視付き学習のみでビショップに従う）パターン認識：インド科学研究所（私はこのコースに参加したので個人的に好きですが、このコースでは確率理論を知っている必要があります。）
両方コースは数学指向です。機械学習に関するより軽いコースは、Udacityによる「機械学習」です
回答
ジュピターノートブック PRML
回答
https://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/STA4273_2015/
このコースは、ビショップ」。講義ビデオがあります。
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