文件名称：PRML:一个用Python实现PRML算法的示例程序
文件大小：11.73MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-17 02:14:00
Python
PRML 一个用Python实现PRML算法的示例程序
【文件预览】：
PRML-master
----.gitignore(357B)
----README.md(88B)
----ch1()
--------curve_fitting.py(1KB)
--------regularization.py(2KB)
--------maximum_likelihood_fitting.py(2KB)
--------bayes_fitting.py(2KB)
--------sine_graph.py(840B)
----LICENSE(1KB)
----sklearn()
--------plot_iris_dataset.py(1KB)
--------plot_cv_digits.py(850B)
--------plot_svm_margin.py(2KB)
--------plot_classification.py(1KB)
--------classification.txt(6KB)
--------gmm_sample.py(1005B)
--------cross_validation.py(798B)
--------nonlinear_svm2.py(1KB)
--------cross_validation_easy.py(690B)
--------linear_svm.py(1KB)
--------digits_classification.py(1KB)
--------plot_svm_kernels.py(2KB)
--------plot_iris_logistic.py(1KB)
--------nonlinear_svm.py(2KB)
--------plot_svm_iris.py(897B)
----ch4()
--------logistic_regression_reg.py(4KB)
--------ex2data1.txt(4KB)
--------optimize_sample2.py(1KB)
--------optimize_sample1.py(1KB)
--------least_squares_with_noise.py(2KB)
--------least_squares.py(2KB)
--------perceptron.py(2KB)
--------logistic_multiclass.py(4KB)
--------fisher.py(2KB)
--------logistic.py(2KB)
--------least_squares_multiclass.py(2KB)
--------logistic_regression.py(3KB)
--------perceptron2.py(2KB)
--------ex2data2.txt(2KB)
--------logistic_regression_cg.py(2KB)
----ch5()
--------mldata()
--------plot_mnist.py(898B)
--------mlp_cg.py(7KB)
--------function_approximation.py(5KB)
--------digits.py(2KB)
--------mnist.py(2KB)
--------mlp.py(5KB)
--------plot_digits.py(641B)
--------animation.py(5KB)
----ch7()
--------hardmargin_svm.py(3KB)
--------softmargin_svm.py(3KB)
--------classification.txt(6KB)
--------linear_svm.py(3KB)
--------kernel_fitting.py(1KB)
--------kernel_fitting_regularization.py(1KB)
--------nonlinear_svm.py(3KB)
----ch11()
--------mixture_distribution.ipynb(37KB)
--------general_transformation.ipynb(45KB)
--------inverse_transform.ipynb(201KB)
--------accept_reject.ipynb(242KB)
--------importance_sampling.ipynb(315KB)
--------monte_carlo_optimization.ipynb(19KB)
--------discrete_distribution.ipynb(34KB)
--------monte_carlo_integration.ipynb(167KB)
--------normal_generator.ipynb(60KB)
----ch9()
--------sklearn_gmm.ipynb(109KB)
--------gmm_em.py(4KB)
--------faithful.txt(5KB)
--------kmeans.py(3KB)
----ch2()
--------knn_iris_plot.py(2KB)
--------knn_iris.py(1003B)
----ch3()
--------linear_regression.py(3KB)
--------multi_linear_regression.py(3KB)
--------ex1data1.txt(1KB)
--------linear_regression_curve_fitting.py(2KB)
--------ex1data2.txt(657B)