Zijn er videos of andere boeken / aantekeningen die iemand is tegengekomen die volgen op Pattern Recognition en Machine Learning van Chris Bishop? Ik heb dit boek gekocht om Machine Learning te leren en heb er moeite mee om er doorheen te komen.
Reacties
- Zoek naar bestaande threads die zijn getagd met de tag referenties .
- FWIW, ik denk dat de vraag net zo relevant is als elk ander referentieverzoek. Ik denk eigenlijk dat het ' specifieker is dan de meeste omdat deze vraag specifiek om materiaal vraagt na een leerboek, in plaats van alleen machine learning in het algemeen.
Answer
Bishop is een geweldig boek. Ik hoop dat deze suggesties je helpen bij je studie:
- De auteur heeft zelf enkele dias geplaatst voor hoofdstukken 1 , 2 , 3 & 8 , evenals vele oplossingen .
- Een leesgroep bij INRIA heeft plaatsten hun eigen dias die elk hoofdstuk beslaan.
- João Pedro Neto heeft enkele opmerkingen en bewerkingen in R geplaatst hier . (Scroll naar beneden tot waar Bishops Pattern Recognition and ML staat)
- Veel inleidende machine learning-cursussen gebruiken Bishop als hun leerboek. Googelen geeft een paar verschillende; kijk eens welke onderwerpen en focus je voorkeur.
Antwoord
Ik zou je deze bronnen aanraden:
- Tom Mitchell: Carnegie Mellon University
- (alleen voor begeleid leren en volgt bisschop) Pattern Recognition: Indian Institute of Science (Ik vind deze cursus persoonlijk leuk aangezien ik hem heb gevolgd, maar voor deze cursus moet je de waarschijnlijkheidstheorie kennen.)
Zowel de cursussen zijn op wiskunde gericht, want een lichtere cursus over machine learning zou “Machine Learning” van Udacity zijn.
Answer
jupyter notebooks met python-implementaties en scikit-learn-gebruik op PRML
Answer
https://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/STA4273_2015/
Deze cursus volgt een deel van Bisschop s. Het bevat collegevideos.
Reacties
- Welkom op de site. Op dit moment is dit meer een opmerking dan een antwoord. Je zou het kunnen uitbreiden, misschien door een samenvatting te geven van de informatie op de link, of we kunnen het voor je omzetten in een opmerking.
Antwoord
Ik denk dat een boek dat vaak over het hoofd wordt gezien Informatietheorie, gevolgtrekking en leeralgoritmen door David MacKay is .
Het volgt het algemene kader van PRML, aangezien de auteurs een vergelijkbaar perspectief lijken te hebben (althans naar mijn mening). Afhankelijk van je achtergrond – of je nu houdt van begrippen als informatietheorie / codering / KL-divergentie – vind je dit boek misschien buitengewoon eye-opening.