Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, a unified, probabilistic approach. The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package--PMTK (probabilistic modeling toolkit)--that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students.
Kevin P. Murphy is Associate Professor in the Department of Computer Science and in the Department of Statistics at the University of British Columbia.
Tounderstandtheseterms,youfirstneedtounderstandtheconceptoflikelihood.Assumeyouhaveaprobabilitydistribution-orratherfamilyofsuchdistributions-p(x;w)whichassignsaprobabilitytoeachdatapointx,givenaspecificsettingofitsparametersw.Thatis,differentvaluesoftheparameters,w,willchangetheprobabilityassignedtoeachdatapoint,x.Now,sincedifferentparameterscorrespondtodifferentdistributions,wecantunetheparametersinsuchawaythatthedatathatweobserve,D,isassignedahighprobabilityandpossibledatathatwedon'tobserveisassignedalowprobability.TothisendwedefinethelikelihoodfunctionL(D;w)=product_{xinD}p(x;w).Thatisthelikelihoodisjustthejointprobabilityoftheobserveddataasafunctionof...
——引自第71页
Inparticular,wedefinemachinelearningasasetofmethodsthatcanautomaticallydetectpatternsindata,andthenusetheuncoveredpatternstopredictfuturedata,ortoperformotherkindsofdecisionmakingunderuncertainty
——引自第1页
李松蔚诚意推荐。拯救胡思乱想的你,抽出那根解开死结的线,不让心结留过夜!《伯恩斯新情绪疗法》实景演练版,更具体的认知行为疗法自救方案;揪出错误思维,扭转脑回路,...
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生活过得挺疲惫,不如把它想得很美~~韩寒亲自率领的“新文学最强战队”再次集结,“中国好文字”第3季《想得美》2014年春季欢快上市。本书沿袭前两部《很高兴见到你...
西奥多·道奇,1842年生于美国马赛诸塞州匹茨菲尔德。曾在德国接受了军校教育,1861年返回美国后,参加了南北战争,从下士逐步晋升为名誉中校。1870年退伍后,...
沈奕斐,现任复旦大学社会发展与公共政策学院副教授、中国社会学会家庭社会学专业委员会副会长、中国社会学会性别社会学专业委员会副秘书长、上海人类学学会社会人类学专业...
作者是美国著名的中共党史研究专家,本书是其成名代表作,体现了西方马克思主义的典型分析思路和论证风格。作者以雄厚的马克思主义的理论功力,试图全方位地恢复被扭曲的马...
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檬羽,现就读于上海东华大学服装设计专业。最向往的生活方式:自由自在,不受约束最喜欢的一句话:当别人说“绝对不行”的时候,我就是要行!创作日志:为了给大家带来最新...
科学在开始的时候几乎就是好奇心。——阿西莫夫有求知欲的现代人需要了解的科技通识文科生都能轻松看懂的硬核科普,像听故事一样轻松拓宽认知边界☆知乎盐选专栏9.4高分...
你是这个世界的创造者,操纵着神祇与龙,抑或整个国家的权力都掌握在你手中;你是游戏的主宰,是伟大英雄们的伟大指引者,是一切的主人。各位地下城主,请准备好带领玩家们...
读经感悟-《太极医话》 内容简介 简介《读经感悟:》由山西科学技术出版社出版。读经感悟-《太极医话》 目录 《素问》感悟《上古天真论》《四气调神大论》《生气通天...
常见病症药酒良方 本书特色 范虹编*的《常见病症药酒良方》分为九章。**章简要介绍了药酒概论;第二章至第九章分别介绍了内科、外科、妇产科、男科、皮肤科、骨伤科、...
★日本推理作家协会奖、日本SF大奖、日本恐怖小说大奖得主,“鬼才”贵志佑介,继反乌托邦神作《来自新世界》后又一科幻巨著:★贵志佑介最新科幻推理短篇集:《红雨》地...
“我开始明白我自己,我不存在”★文学世界中的异名之王 佩索阿★重量级诗作精选★亚历山大·瑟奇✖️费尔南多·佩索阿本人✖️阿尔瓦罗·德·坎波斯✖️阿尔贝托·卡埃罗...
《痛苦与狂喜:向石而生——米开朗基罗传1》是《痛苦与狂喜:米开朗基罗传》的上部。下部《痛苦与狂喜:众神之巅——米开朗基罗传2》也即将上市,敬请期待。======...
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胜者为福尔摩斯 败者为华生伊贺之乡俳句比拟杀人×护城河幽灵之谜×高中合宿集训杀人事件朋友,对手?高中生伊贺桃与上野青的侦探对决推理——也是提示和承认的对话---...
张耀祠,1916年2月5日生于江西雩都(今于都),1931年加入中国共产主义青年团,1933年参加中国工农红军,1935年加入中国共产党,1955年被授大校军衔...
《2015年职称英语考试历年真题详解及全真模拟试卷(卫生类)》内容简介:人力资源和社会保障部组织的全国统一标准的职称英语考试划
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