Saya belajar dari Pengenalan Pola dan Pembelajaran Mesin, Chris Bishop sumber daya yang bagus?

16

Apakah ada video atau buku / catatan lain yang pernah ditemui orang yang mengikuti Pengenalan Pola dan Pembelajaran Mesin oleh Chris Bishop? Saya membeli buku ini untuk belajar Machine Learning dan saya mengalami kesulitan melewatinya.

machine-learning  references  pattern-recognition 
— FrankTheFrank
sumber
3
Cari utas yang ada ditandai dengan tag referensi .
— Richard Hardy
2
FWIW, saya pikir pertanyaannya adalah pada topik seperti permintaan referensi lainnya. Saya benar-benar berpikir itu lebih spesifik daripada kebanyakan karena pertanyaan ini secara khusus meminta bahan mengikuti buku teks, bukan hanya pembelajaran mesin secara umum.
— Sycorax berkata Reinstate Monica

Jawaban:

15

Bishop adalah buku yang bagus. Saya harap saran ini membantu studi Anda:

  • Penulis sendiri telah memposting beberapa slide untuk Bab 1 , 2 , 3 & 8 , serta banyak solusi .
  • Grup membaca di INRIA telah memposting slide mereka sendiri yang mencakup setiap bab.
  • João Pedro Neto telah memposting beberapa catatan dan pekerjaan di R di sini . (Gulir ke bawah ke tempat dikatakan "Pengenalan Pola Uskup dan ML")
  • Banyak kursus pembelajaran mesin pengantar menggunakan Bishop sebagai buku teks mereka. Googling memberikan beberapa yang berbeda; lihat dan lihat topik dan fokus mana yang Anda inginkan.
— AG
sumber
6

Saya akan merekomendasikan sumber daya ini kepada Anda:

  1. Tom Mitchell: Universitas Carnegie Mellon
  2. (Hanya untuk Pembelajaran yang Dibimbing dan mengikuti Uskup) Pengenalan Pola: Indian Institute of Science (saya pribadi suka kursus ini karena saya telah mengikuti itu, tetapi kursus ini mengharuskan Anda untuk mengetahui teori probabilitas.)

Kedua kursus tersebut berorientasi pada matematika, untuk kursus yang lebih ringan tentang pembelajaran mesin adalah "Pembelajaran Mesin" oleh Udacity

— Upperwal
sumber
1

Saya pikir buku yang sering diabaikan adalah Teori Informasi, Inferensi, dan Algoritma Belajar oleh David MacKay .

Ini mengikuti kerangka umum PRML, karena penulis tampaknya memiliki perspektif yang sama (setidaknya dalam pandangan saya). Bergantung pada latar belakang Anda - apakah Anda menikmati konsep seperti teori informasi / coding / KL-divergence - Anda mungkin menemukan buku ini sangat membuka mata.

— idnavid
sumber
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.