Computer Vision - Best Practices, code samples, and documentation for Computer Vision.' by Microsoft GitHub

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【导读】最近GitHub上网友ctgk更新公布了Python3实现的经典机器学习图书《Pattern Recognition and Machine Learning》中的代码。在它之前曾有过Matlab版本,而新公布的版本采用机器学习领域最流行的python代码实现,比较符合大家的使用习惯。最重要的是代码以Jupyter notebook形式呈现,可视化结果非常适合边看书边调试代码。专知内容组特定整理PRML相关资料,供大家参考学习。

MLPR python 代码链接: https://github.com/ctgk/PRML

▌PRML书籍

PRML是模式识别和机器学习领域的经典著作,出版于2007年。该书作者 Christpher M. Bishop 是模式识别和机器学习领域的大家,其1995年所著的“Nerual Networks for Pattern Recognition”也是模式识别、人工神经网络领域的经典著作。

PRML深入浅出地介绍了模式识别与机器学习的基本理论和主要方法,同时还涵盖了模式识别与机器学习领域的一些最新进展,不仅适合初学者学习,而且对专业研究人员也有很大的参考价值。

目录

  • 导论
  • 概率分布
  • 线性回归模型
  • 线性分类模型
  • 神经网络
  • 核方法
  • 讲SVM
  • 现代基于图模型
  • EM 算法
  • 近似推断
  • 采样
  • PCA及一些改进
  • HMM 模型和LDS
  • 集成方法
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《深度学习框架PyTorch:入门与实践》从多维数组Tensor开始,循序渐进地带领读者了解PyTorch各方面的基础知识。结合基础知识和前沿研究,带领读者从零开始完成几个经典有趣的深度学习小项目,包括GAN生成动漫头像、AI滤镜、AI写诗等。《深度学习框架PyTorch:入门与实践》没有简单机械地介绍各个函数接口的使用,而是尝试分门别类、循序渐进地向读者介绍PyTorch的知识,希望读者对PyTorch有一个完整的认识。本书内容由浅入深,无论是深度学习的初学者,还是头次接触PyTorch的研究人员,都能在学习本书的过程中快速掌握PyTorch。即使是有一定PyTorch使用经验的用户,也能够从本书中获得对PyTorch不一样的理解。

代码链接:
https://github.com/chenyuntc/PyTorch-book

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