其中，除以NN让我们能够以相同的基础对比不同大小的数据集，平方根确保了ERMSE_{RMS}与目标变量tt使用相同的规模和单位进行度量。
勘误： https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/05/prml-errata-3rd-20110921.pdf...-1.pdf https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/05/prml-slides-2.pdf https://.../en-us/research/wp-content/uploads/2016/05/prml-slides-4.pdf PRML中文翻译 by 马春鹏 哈尔滨工业大学机器智能与翻译研究室 硕博生 下载地址...type=comment PRML中文版（马春鹏）勘误表 http://www.cnblogs.com/milaohu/p/7041014.html Bishop 新书《Model Based Machine...://www.52nlp.cn/prml读书会前言 PDF PRML读书会合集打印版 http://pan.baidu.com/s/1nvBpvBz 知乎问答 PRML为何是机器学习的经典书籍中的经典？
Springer.pdf │ Machine Learning - Tom Mitchell.pdf │ PRML.pdf │ PRML读书会合集打印版.pdf │ Programming Collective...》迷你书.pdf │ 推荐系统实践.pdf │ 数据挖掘-实用机器学习技术（中文第二版）.pdf │ 数据挖掘_概念与技术.pdf │ 机器学习-Mitchell-中文-清晰版.pdf │ 机器学习导论....pdf │ 模式分类第二版中文版Duda.pdf（全）.pdf │ 深入搜索引擎--海量信息的压缩、索引和查询.pdf │ 矩阵分析.美国 Roger.A.Horn.扫描版.pdf │ 统计学习基础...数据挖掘、推理与预测.pdf │ ├─机器学习实战 │ machinelearninginaction.zip │ 机器学习实战 单页.pdf │ 机器学习实战.pdf...│ └─论文文集 └─LDA LDA-wangyi.pdf LDA数学八卦.pdf text-est.pdf
不过英文版读起来稍显吃力，所以向大家推荐Pandas官方文档中文版！ 如果你想获得完整PDF可以通过以下方式获得 获得方式： 1. 关注【菜J学Python】公众号2.
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PRML系列：1.3 Model Selection 模型选择 模型选择一般采用交叉验证，本节提到了S-fold cross-validation，原理如下，把数据集D随机划分成S份，其中S-1份用来训练模型
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信息检索导论》 《Neural Network Methods in Natural Language Processing》 电子版：http://u.cs.biu.ac.il/~yogo/nnlp.pdf...《Machine Learning Yearning》 作者：吴恩达 吴恩达《Machine Learning Yearning》中文版pdf下载 一本培养机器学习思维的书 《机器学习》/《机器学习公式详解...prml-book 本书代码： http://prml.github.io/ PRML python 代码链接： https://github.com/ctgk/PRML PRML习题答案: https...://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/05/prml-web-sol-2009-09-08.pdf ChillyRain...苏剑林的博客 https://kexue.fm/ 其他篇 100 Days Of ML Code: 地址： https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code 中文版地址
PRML系列：1.2 Probability Theory 前言 这一章主要讲了一些概率论的基础知识，前面着重介绍了条件概率，边缘概率的相关知识，此处就不在罗列这些细节了，具体参考PRML即可。...不过PRML指出，在针对复杂问题进行建模式，这种偏移问题会非常严重，具体再看下节。 再看多项式拟合问题 本节化腐朽为神奇，一个无趣的多项式拟合问题居然能够从概率的角度来阐释。。。...PRML继续深入了一步，也就是求解最大似然函数不够，还需要加入参数w的先验分布，于是假设先验分布： [图片] 其中α是分布的精度，M + 1是对于M阶多项式的向量w的元素的总数。...不过却依旧求得了一个固定的参数w*，所以最后一节提出贝叶斯的终极目标，通过积分把参数w给去掉来预测模型，可惜PRML中没有具体阐述其他两个参数α,β是如何得到，以及具体的物理意义是啥，暂且到这吧。
为了能够直观的呈现数据在二维空间中的分布，PRML可视化了x6x_6和x7x_7维度，对应100条数据。如下图： ?...于是PRML得出了一个直观的结论：”x”点的性质能够由它附近点所决定（有点像KNN）,但随着空间距离的增加，越远的点对它的影响则越小。...为了区域不重叠才有了PRML中的单元格划分，但是同样的划分，在高维为了弥补过拟合，则需要在该区域填充更多的数据才行。 PRML举了个3单元格，D = 1， 2， 3的情形，如下： ?...很奇怪，PRML突然举了一个在高维空间球体比的例子，只是为了说明我们在低维空间的直觉在高维空间时不一定起作用。...最后PRML总结说：虽然维度灾难在模式识别应用中是一个重要的问题，但它并不能阻止我们寻找应用于高维空间的有效技术。
整理自：机器之心 PyTorch 中文版官方教程来了。 PyTorch 是近年来较为火爆的深度学习框架，然而其中文版官方教程久久不来。...近日，一款完整的 PyTorch 中文版官方教程出炉，读者朋友可以更好的学习了解 PyTorch 的相关细节了。教程作者来自 pytorchchina.com。
路径(B),油漆桶填充(shift+B),混合填充(L),移动(M),滤镜–>高斯模糊
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本文介绍了多项式函数拟合的基本原理、应用场景以及求解方法，通过一个具体的例子详细演示了如何使用最小二乘法进行多项式函数拟合，并分析了过拟合现象以及解决方法。
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