Sto imparando da Pattern Recognition e Machine Learning, Chris Bishop qualche buona risorsa?

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Ci sono video o altri libri / note che qualcuno ha incontrato che seguono Pattern Recognition e Machine Learning di Chris Bishop? Ho comprato questo libro per imparare l'apprendimento automatico e ho qualche problema a superarlo.

machine-learning references pattern-recognition

— FrankTheFrank
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Cerca i thread esistenti contrassegnati con il tag references .

— Richard Hardy,

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FWIW, penso che la domanda sia sull'argomento come qualsiasi altra richiesta di riferimento. In realtà penso che sia più specifico della maggior parte perché questa domanda richiede specificamente materiali che seguono un libro di testo, piuttosto che solo l'apprendimento automatico in generale.

— Sycorax dice di ripristinare Monica

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Bishop è un ottimo libro. Spero che questi suggerimenti ti siano d'aiuto nel tuo studio:

L'autore stesso ha pubblicato alcune diapositive per i capitoli 1 , 2 , 3 e 8 , nonché molte soluzioni .
Un gruppo di lettura dell'INRIA ha pubblicato le proprie diapositive su ogni capitolo.
João Pedro Neto ha pubblicato alcune note e funzionamenti in R qui . (Scorri verso il basso fino a dove dice "Bishop's Pattern Recognition and ML")
Molti corsi introduttivi di apprendimento automatico utilizzano Bishop come libro di testo. Google ne dà alcuni diversi; dai un'occhiata e vedi quali argomenti e focus preferisci.

— AG
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Ti consiglierei queste risorse:

Tom Mitchell: Carnegie Mellon University
(Solo per l'apprendimento supervisionato e segue il vescovo) Riconoscimento del modello: Indian Institute of Science (Personalmente mi piace questo corso perché l'ho frequentato, ma questo corso richiede che tu conosca la teoria della probabilità.)

Entrambi i corsi sono orientati alla matematica, poiché un corso più leggero sull'apprendimento automatico sarebbe "Machine Learning" di Udacity

— Upperwal
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https://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/STA4273_2015/

Questo corso segue da vicino parte di Bishop's. Contiene video di conferenze.

— Siwon Yoo
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Benvenuti nel sito. Al momento questo è più un commento che una risposta. Potresti espanderlo, magari fornendo un riepilogo delle informazioni al link, oppure possiamo convertirlo in un commento per te.

— gung - Ripristina Monica

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Penso che un libro spesso trascurato sia Information Theory, Inference, e Learning Algorithms di David MacKay .

Segue il quadro generale di PRML, dal momento che gli autori sembrano avere una prospettiva simile (almeno a mio avviso). A seconda del tuo background - che ti piaccia o no concetti come teoria dell'informazione / codifica / divergenza di KL - potresti trovare questo libro estremamente rivelatore.

— idnavid
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quaderni jupyter con implementazioni python e utilizzo di scikit-learn su PRML

— Don Slowik
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