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以概率论角度解析机器学习

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简介：
本文章从概率论的角度出发，深入浅出地探讨和解析了机器学习的核心概念与算法原理，为读者提供了一种全新的理解和研究视角。 此书的作者是谷歌的研究员，曾任英属哥伦比亚大学计算机与统计系的副教授。这本书从概率论的角度为读者提供了一个关于机器学习的全面介绍，在深度和广度上都很好地兼顾了。此外，书中还附有重要算法的伪代码供读者参考学习。

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  • 以概率论角度解析机器学习
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    本文章从概率论的角度出发，深入浅出地探讨和解析了机器学习的核心概念与算法原理，为读者提供了一种全新的理解和研究视角。 此书的作者是谷歌的研究员，曾任英属哥伦比亚大学计算机与统计系的副教授。这本书从概率论的角度为读者提供了一个关于机器学习的全面介绍，在深度和广度上都很好地兼顾了。此外，书中还附有重要算法的伪代码供读者参考学习。
     
  • 机器学习的概率视角
    优质
    本书从概率论的角度探讨机器学习的核心概念与算法，深入浅出地介绍了如何利用统计模型解决实际问题，并涵盖贝叶斯理论及应用。适合数据科学家和相关专业读者研读。 《机器学习：概率视角》（自适应计算与机器学习系列）一书针对当今网络化数据洪流提出了自动化数据分析方法的需求，而机器学习正是提供这些方法的领域。本书为读者提供了基于统一的概率论角度对整个机器学习领域的全面介绍。 该教材涵盖了广泛的深度内容，并包括了必要的基础知识背景材料，如概率、优化和线性代数等主题的同时也讨论了最近在条件随机场、L1正则化以及深度学习方面的进展等内容。全书采用了一种非正式且易于理解的写作风格，并结合了大量的彩色图像与实际应用案例（例如生物信息学、文本处理、计算机视觉及机器人技术）来展示重要算法的伪代码。 本书强调基于模型的方法，而非提供各种启发式方法的食谱，在描述几乎所有所讨论到的模型时都使用了图论语言以简洁且直观的方式表达。此外，这些模型大多数已被实现为一个名为PMTK（概率建模工具包）的MATLAB软件库，并免费向公众开放。 本书适合具备大学本科水平数学基础的大四学生以及刚开始攻读研究生学位的学生阅读和学习。
     
  • 概率视角下的机器学习
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    《概率视角下的机器学习》一书从概率统计的角度出发，系统阐述了机器学习中的核心概念与算法，旨在帮助读者深入理解模型背后的原理及其应用。 机器学习是一门通过自动化的数据分析方法来探测数据中的模式，并使用这些模式对未来数据进行预测的学科，在当今电子数据泛滥的时代显得尤为重要。Kevin P. Murphy 所著的《机器学习——概率视角》（Machine Learning: A Probabilistic Perspective）一书，从概率的角度出发，详细介绍了当前主流的机器学习算法，并涵盖了近期非常热门的深度学习领域。 本书提供了必要的背景材料，包括概率、优化和线性代数等基础知识，并深入探讨了条件随机场（Conditional Random Fields）、L1 正则化（L1 Regularization）和深度学习在内的最新发展。作者采用了非正式且易于理解的写作风格，并通过伪代码描述重要的算法。此外，书中利用大量彩色图像以及来自生物学、文本处理、计算机视觉和机器人学等领域的实例来丰富内容。与传统的食谱式的方法不同，本书强调基于原则的模型方法，并常用图形模型的语言简洁直观地指定模型。 图形模型是一种使用图表示变量之间关系的概率模型，包括贝叶斯网络（Bayesian Networks）和马尔可夫随机场（Markov Random Fields）。通过这种方法可以清晰表达复杂模型结构，在概率推断和学习方面都有很好的应用。条件随机场则是一种用于标注序列数据的判别式模型，例如自然语言处理中的词性标注问题；L1 正则化则是线性回归、逻辑回归等线性模型的一种正则化方法，能够使模型产生稀疏特性，并有助于特征选择和防止过拟合。 在深度学习方面，《机器学习——概率视角》探讨了通过构建多层神经网络来学习数据的高级特征表示的方法。这种方法对于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域来说是一个重要的突破，推动了人工智能的进步，使得机器能够处理更加复杂和抽象的任务。 该书适用于拥有大学数学背景的高年级本科生以及研究生，并且受到了来自多个研究机构专家学者的高度评价。他们认为这本书不仅直观易懂并且富有实例，读起来有趣、内容全面且深入。对于初学者来说是一个很好的起点，而对于专业人士而言则是一本必备参考书籍。书中包含的实践平台——概率模型工具包（PMTK），为学习者提供了理论与实际应用相结合的机会。 以上就是《机器学习——概率视角》一书的主要介绍，涵盖了有关机器学习的概率理论基础、不同算法的应用以及深度学习的知识点等内容。
     
  • 合肥工业大学概率论习题解析.pdf
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    本书《合肥工业大学概率论习题解析》为学习概率论的学生提供了丰富的习题解答和解析，有助于加深对概率论理论的理解与应用。 《合工大概率论习题解答.pdf》提供了概率论课程相关习题的详细解答。
     
  • 机器学习需掌握概率论基础，内容全面且解析深入。
    优质
    本课程全面解析机器学习中必备的概率论知识，深入浅出地讲解核心概念与应用技巧，助您打下坚实理论基础。 机器学习需要概率论的基础知识。
     
  • 从函数逼近论角度解析深度学习.pdf
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    本文探讨了从函数逼近理论的角度来分析和理解深度学习模型的工作原理及其能力边界，为深度神经网络的设计提供了新的视角。 本段落旨在帮助非人工智能领域的学生（特别是计算机图形学专业的学生及笔者的学生）理解基于深度神经网络的狭义深度学习的基本概念与方法。通过通俗易懂的语言，并从函数逼近论的角度来解释深度神经网络的本质，希望能使读者更好地掌握相关知识。 由于作者的研究方向主要集中在计算机图形学而非人工智能领域，因此本段落仅是作者本人对基于DNN（深层神经网络）的浅显理解，而不是该领域的权威解释。因此，在某些方面可能存在不足或误解之处，请各位读者批评指正。
     
  • 概率论和数理统计复习解析
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    本书为学习概率论与数理统计的学生提供全面且深入的复习指南，涵盖核心概念、定理及解题技巧，帮助读者巩固知识并掌握考试要点。 在概率论与数理统计的学习过程中，我们主要探讨的是随机现象的本质、规律及其数学描述方法。其中，“概率好好”这一标签强调了对核心概念——概率的深入理解；而学习内容则围绕着“随机事件及概率”，以及“随机变量的数字特征”这两个关键点展开。 首先来看一下“随机事件及概率”。所谓随机事件是指在特定条件下可能发生也可能不发生的不确定性现象，例如抛一枚公平硬币可能出现正面或反面。概率则是用来量化这些不确定事件发生可能性的数量指标，通常取值范围为0到1之间，其中0表示不可能出现该结果，而1则意味着必然会发生。概率的定义包括古典定义、频率定义和主观概率等不同形式，并且伯努利试验是理解这一理论的基础模型之一。在实际应用中，我们常常需要利用条件概率与独立事件的概念来解决问题，例如贝叶斯定理就是处理此类问题的重要工具。 接下来进入“随机变量的数字特征”部分的学习内容。这里所说的随机变量是指将随机实验的结果抽象为数值形式的一种数学概念，在概率论研究中占据核心地位。根据取值的不同特性，可以将其分为离散型和连续型两类：前者如掷骰子得到的具体点数；后者则例如人的身高数据等。对于离散型的随机变量而言，我们通常关注其期望（即平均值）、方差以及分布函数等相关统计量；而对于连续性的随机变量，则需要理解它们的概率密度函数、累积分布函数及其均值与偏差度量。 在概率论和数理统计领域中，“大数定律”和“中心极限定理”是两个至关重要的理论基础。前者描述了大量独立同分布的随机事件平均结果趋向于期望值的现象，为统计推断提供了坚实的数学依据；后者则表明无论原始数据遵循何种类型的概率分布模式，在满足一定条件下样本均值都会接近正态分布形态，这一结论在假设检验和置信区间构造等领域具有重要意义。 除此之外，掌握一些常见的概率分布类型（如二项、泊松、正态以及均匀等）也是极为重要的。这些模型广泛应用于现实世界的各种场景中：比如二项分布在描述重复伯努利试验结果时非常有用；而泊松分布则适用于处理计数型问题；至于正态分布，则因其在自然界中的普遍性而在多种场合下被广泛应用。 最后，在数理统计部分，参数估计和假设检验是两个不可或缺的研究方向。前者涉及如何通过样本数据来推断总体的未知参数值（包括点估计与区间估计两种形式）；后者则涉及到判断一个给定假设是否合理的分析过程，如t检验、卡方检验及F检验等方法，在科学研究和数据分析领域发挥着重要作用。 综上所述，概率论与数理统计为我们提供了一套理解并解决不确定性问题的数学工具集。它涵盖了随机事件的概率计算、随机变量的各种属性特征以及基于统计数据进行推断等多个方面的内容。通过深入学习该学科知识体系，我们不仅能够提升自身在数据分析方面的能力水平，同时也能够在面对现实生活中的各种决策挑战时更加从容不迫地应对。
     
  • 概率论学习笔记1
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    本笔记整理了概率论的基本概念、重要定理及解题技巧，旨在帮助学生深入理解并掌握概率论的核心知识。 概率论是数学的一个重要分支，专注于研究随机事件的概率以及随机变量的特性。其核心概念包括但不限于：随机事件、概率值、随机变量（分为离散型与连续型）、概率分布模式（如二项式分布及正态分布），还有用于量化这些元素特性的工具——例如数学期望、方差和协变数，以及用来衡量两个或多个变量之间关系的相关系数。此外，它还涵盖了更复杂的概念比如随机向量及其相应的概率分部结构。 具体来说： 1. 随机事件：指在实验中可能发生的情况。 2. 概率值：表示某一特定结果出现的可能性大小。 3. 随机变量：可以取不同数值的变量，依据其是否能取得连续或离散的不同值而分类为两种类型。 4. 概率分布模式：描述随机变量可能取到的各种状态及其发生的概率规律性。 5. 数学期望：表示所有可能出现的结果加权平均后的结果。 6. 方差与标准偏差：度量数据分散程度的统计指标，方差越大则说明观察值之间的差异也相对较大。 7. 协变数及相关系数：用于衡量两个变量之间线性关联强度和方向的方法。 此外还包括： - 随机向量及其概率分布 - 数学期望与方差的基本性质 - 统计学科中常见的几种重要分布形式，如正态、二项式等。 - 描述大量独立重复实验长期行为趋势的大数法则及中心极限定理。 通过这些理论和工具的应用，我们能够更好地理解和预测包含不确定性的现象或过程的行为模式。
     
  • 概率论习题解答.zip
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    《概率论习题解答》是一本涵盖了概率论课程中常见习题及其详细解答的资料集，适合学生和教师使用。 概率论与数量统计习题答案由陈生安、钟绍军和彭娟主编，出版方为科学出版社。
     
  • 天津大学概率论及数理统计习题解析.pdf
    优质
    《天津大学概率论及数理统计习题解析》一书详细解答了概率论与数理统计课程中的各类题目，适合学习该课程的学生以及相关领域研究人员参考使用。 《概率论与数理统计》课后习题解答包括题目及答案，适合想要刷题或查找作业答案的同学们下载使用。