Advertisement

模式识别及机器学习课后习题解答

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本书为《模式识别与机器学习》一书的配套习题解答，详细解析了书中各章节的核心概念和问题，旨在帮助学生深入理解和掌握相关知识。 《模式识别与机器学习》课后答案（英文版、彩色版）由Markus Svensen和Christopher M. Bishop编写，书名为Pattern Recognition and Machine Learning, Solutions to the Exercises: Tutors’ Edition。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 模式识别及机器学习课后习题解答
    优质
    本书为《模式识别与机器学习》一书的配套习题解答，详细解析了书中各章节的核心概念和问题，旨在帮助学生深入理解和掌握相关知识。 《模式识别与机器学习》课后答案（英文版、彩色版）由Markus Svensen和Christopher M. Bishop编写，书名为Pattern Recognition and Machine Learning, Solutions to the Exercises: Tutors’ Edition。
     
  • 《模式识别导论》(齐敏)课后习题解答
    优质
    《模式识别导论》(齐敏)课后习题解答是一本为学习模式识别理论与技术的学生编写的辅导书，提供了教材中各章节习题的详细解析和答案。帮助读者巩固知识、提高解题能力。 《模式识别导论》一书由齐敏、李大健和郝重阳编写，出版方为清华大学出版社。该书中包含课后习题答案部分。
     
  • 模式识别课程习题解答.pdf
    优质
    《模式识别课程习题解答》一书为学习模式识别的学生提供了丰富的练习题及其详细解答，旨在帮助学生深入理解相关理论知识并掌握实际应用技能。 模式识别课后习题答案.pdf
     
  • 模式识别(第四版)课后习题答案
    优质
    《模式识别（第四版）》一书提供了全面而深入的理论指导及实例分析。本书课后习题答案解析详细，帮助学生加深理解与应用相关概念和方法。 本段落是对《Pattern Recognition》一书的笔记与解决方案，作者为John L Weatherwax。文章涵盖了作者在学习该书籍过程中所做的笔记及问题解答，旨在帮助读者更好地理解和掌握模式识别的相关知识。此外，文中还包含了《Pattern Recognition》第四版课后习题的答案，以供读者进一步练习和巩固所学内容。
     
  • PRML模式识别与机器学习（含完整学习笔记和习题解答...）
    优质
    本书提供《Pattern Recognition and Machine Learning》全书的学习笔记及配套习题解析，助力读者深入理解模式识别与机器学习的核心理论与实践技巧。 《Pattern Recognition and Machine Learning》是一本经典的机器学习与模式识别教材，配有完整的学习笔记和习题答案的中文版及英文版电子文档，非常值得下载。
     
  • 《模式识别》习题解答（张学工版）
    优质
    本书提供了《模式识别》(作者:张学工)一书中的习题详细解答，旨在帮助学生加深对模式识别理论和方法的理解与应用。 这是经典教材《模式识别》（张学工）版1-10章部分习题的参考答案，无需多作解释。
     
  • 《机器学习及模式识别（PRML）》PPT课件
    优质
    《机器学习及模式识别（PRML）》PPT课件系统地介绍了概率模型、贝叶斯理论和监督/非监督学习等核心概念，适用于研究与教学。 PRML的课件整合版不是出自同一所学校。大部分章节的PPT是英文版本，但由于英文版不完整，因此有几章选择了其他学校的中文版作为补充内容。这些课件基本上能够与PRML的内容对应起来。
     
  • 模式识别和机器学习的全部解答
    优质
    《模式识别和机器学习》全面解析了模式识别与机器学习领域的核心理论和技术，为读者提供深入浅出的理解路径。 根据提供的文件信息可以归纳出该文档为《模式识别与机器学习》一书的习题解答手册（Tutors’ Edition）。此手册包含了对该书中各章节习题的解答，并且仅供教学人员参考使用，不得公开发布。 ### 一、概览 《模式识别与机器学习》是一本经典的教材，由Markus Svensén 和 Christopher M. Bishop共同编著。本书涵盖了模式识别和机器学习领域的核心理论和技术，适合于计算机科学、统计学等相关专业本科生和研究生的学习。 ### 二、主要内容概述 #### 1. 概率分布 (Chapter 2) 概率论是机器学习的基础之一。本章介绍了各种概率分布，包括离散分布（如伯努利分布、多项式分布）和连续分布（如高斯分布、指数分布），以及它们在机器学习中的应用。 - **知识点：** - 伯努利分布：用于表示只有两种可能结果的随机事件的概率。 - 多项式分布：扩展了伯努利分布，适用于具有多个可能结果的独立试验。 - 高斯分布（正态分布）：自然界中最常见的连续概率分布，具有均值μ和方差σ²。 - 指数分布：一种描述时间间隔或等待时间的概率模型。 #### 2. 线性模型回归 (Chapter 3) 线性模型是机器学习中最为基础的方法之一。本章介绍了如何利用线性函数对数据进行拟合，以及如何评估这些模型的有效性。 - **知识点：** - 最小二乘法：通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来找到最佳拟合直线。 - 正则化：为了避免过拟合，在损失函数中加入正则项限制模型复杂度。 - 方差-偏差分解：理解模型性能的一种方法，帮助分析是否过拟合或欠拟合。 #### 3. 线性模型分类 (Chapter 4) 线性模型不仅可用于回归问题，还可以用于解决分类问题。本章介绍了如何利用线性边界来划分不同类别的样本。 - **知识点：** - 对数几率回归（Logistic Regression）：基于对数几率函数的线性分类器，可以用来估计属于某类的概率。 - 损失函数：定义了模型预测值与实际标签之间的差距度量标准。 - 评估指标：如准确率、精确率和召回率等用于衡量分类性能。 #### 4. 神经网络 (Chapter 5) 神经网络是机器学习领域中较为复杂且强大的工具之一。本章介绍了前馈神经网络的结构及其训练方法，以及反向传播算法的具体实现过程。 - **知识点：** - 前馈神经网络架构 - 反向传播算法原理与步骤 ### 三、习题解析示例： #### 1. 正规方程推导 (习题1) 通过逐步推导，可以得到线性模型回归中求解权重系数的正规方程。具体过程如下： 首先写出误差函数关于权向量 \(w\) 的偏导数表达式，并令其等于零以获得最优解。 #### 2. 正则化最小二乘误差 (习题2) 考虑正则化的最小二乘误差函数，加入惩罚项可以避免模型过拟合。具体地： 1. 定义带正则项的损失函数。 2. 对该损失函数求导得到正规方程组。 通过以上解析可以看出，《模式识别与机器学习》这本书覆盖了模式识别和机器学习领域中的许多核心概念和技术，对于深入理解这些知识点并应用于实际问题非常有帮助。