Estou aprendendo com o reconhecimento de padrões e o aprendizado de máquina, Chris Bishop, algum bom recurso?

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Existem vídeos ou outros livros / notas que alguém já encontrou que seguem o reconhecimento de padrões e o aprendizado de máquina de Chris Bishop? Comprei este livro para aprender Machine Learning e estou tendo alguns problemas para resolvê-lo.

machine-learning references pattern-recognition FrankTheFrank
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Procure por tópicos existentes marcados com a marca de referências .
Richard Hardy
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FWIW, acho que a pergunta é tão específica quanto qualquer outra solicitação de referência. Na verdade, acho que é mais específico do que a maioria, porque essa pergunta pede especificamente materiais seguindo um livro, em vez de apenas aprendizado de máquina em geral.
Sycorax diz Reinstate Monica

Respostas:

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Bishop é um ótimo livro. Espero que essas sugestões ajudem no seu estudo:

  • O próprio autor publicou alguns slides dos capítulos 1 , 2 , 3 e 8 , além de muitas soluções .
  • Um grupo de leitura do INRIA publicou seus próprios slides, cobrindo todos os capítulos.
  • João Pedro Neto postou algumas notas e trabalhos em R aqui . (Role para baixo até onde diz "Reconhecimento de padrões e ML do bispo")
  • Muitos cursos introdutórios de aprendizado de máquina usam o Bishop como seu livro. O Google fornece alguns diferentes; dê uma olhada e veja quais tópicos e foco você prefere.
AG
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Eu recomendaria esses recursos para você:

  1. Tom Mitchell: Universidade Carnegie Mellon
  2. (Somente para aprendizado supervisionado e segue o bispo) Reconhecimento de padrões: Instituto de Ciências da Índia (eu pessoalmente gosto deste curso como participei, mas este curso exige que você conheça a teoria das probabilidades.)

Ambos os cursos são orientados à matemática, pois um curso mais leve sobre aprendizado de máquina seria "Machine Learning" da Udacity

Upperwal
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https://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/STA4273_2015/

Este curso segue de perto parte de Bishop. Tem vídeos de palestras com ele.

Siwon Yoo
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Bem vindo ao site. No momento, isso é mais um comentário do que uma resposta. Você pode expandi-lo, talvez fornecendo um resumo das informações no link, ou podemos convertê-lo em um comentário para você.
gung - Restabelece Monica
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Acho que um livro muitas vezes esquecido é a teoria da informação, a inferência e os algoritmos de aprendizagem de David MacKay .

Segue a estrutura geral da PRML, uma vez que os autores parecem ter uma perspectiva semelhante (pelo menos na minha opinião). Dependendo do seu histórico - se você gosta ou não de conceitos como teoria da informação / codificação / divergência KL -, você pode achar este livro extremamente revelador.

idnavid
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notebooks jupyter com implementações python e uso de scikit -learn na PRML

Don Slowik
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