PRML读书会第六章 Kernel Methods（核函数，线性回归的Dual Representations，高斯过程，Gaussian Processes）

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PRML读书会第六章 Kernel Methods（核函数，线性回归的Dual Representations，高斯过程，Gaussian Processes）

主讲人网络上的尼采 (新浪微博:@Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:16:05 今天的主要内容:Kernel的基本知识,高斯过程.边思考边打字,有点慢,各位稍安勿躁. 机器学习里面对待训练数据有的是训练完得到参数后就可以抛弃了,比如神经网络:有的是还需要原来的训练数据比如KNN,SVM也需要保留一部分数据--支持向量.很多线性参数模型都可以通过dual representation的形式表达为核函数的形式.所谓线性参数模型是通过非线性的基函数的线性…

PRML读书会第十一章 Sampling Methods（MCMC， Markov Chain Monte Carlo，细致平稳条件，Metropolis-Hastings，Gibbs Sampling，Slice Sampling，Hamiltonian MCMC）

主讲人网络上的尼采 (新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:05:00 今天的主要内容:Markov Chain Monte Carlo,Metropolis-Hastings,Gibbs Sampling,Slice Sampling,Hybrid Monte Carlo. 上一章讲到的平均场是统计物理学中常用的一种思想,将无法处理的复杂多体问题分解成可以处理的单体问题来近似,变分推断便是在平均场的假设约束下求泛函L(Q)极值的最优化…

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PRML读书会第七章 Sparse Kernel Machines（支持向量机， support vector machine ，KKT条件，RVM）

PRML读书会第三章 Linear Models for Regression(线性基函数模型、正则化方法、贝叶斯线性回归等)

PRML读书会第四章 Linear Models for Classification(贝叶斯marginalization、Fisher线性判别、感知机、概率生成和判别模型、逻辑回归)

PRML读书会第十三章 Sequential Data（Hidden Markov Models，HMM）

PRML读书会第五章 Neural Networks（神经网络、BP误差后向传播链式求导法则、正则化、卷积网络）

韩松毕业论文笔记-第六章-EFFICIENT METHODS AND HARDWARE FOR DEEP LEARNING

PRML读书会第十二章 Continuous Latent Variables（PCA，Principal Component Analysis，PPCA，核PCA，Autoencoder，非线性流形）

PRML读书会第十四章 Combining Models（committees，Boosting，AdaBoost，决策树，条件混合模型）

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