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PRML 英文prml 机器学习 模式识别 答案

PRML完整版答案,目录如下 Chapter 1: Pattern Recognition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 Chapter 2: Density Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 Chapter 3: Linear Models for Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 Chapter 4: Linear Models for Classification . . . . . . . . . . . . . . . . 41 Chapter 5: Neural Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 Chapter 6: Kernel Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 Chapter 7: Sparse Kernel Machines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 Chapter 8: Probabilistic Graphical Models . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 Chapter 9: Mixture Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 Chapter 10: Variational Inference and EM . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 Chapter 11: Sampling Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 Chapter 12: Latent Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 Chapter 13: Sequential Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 Chapter 14: Combining Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95


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