写在最前这是博主复习《模式识别与机器学习》这门课程时的手稿。本文基本覆盖了这门课程的所有知识点，认真复习的话90分以上没有什么问题，如果有哪里的字体难以辨认，请评论区留言。

一、概率图模型：结构+概率条件独立：在给定Z的条件下，X,Y独立，记为X⊥Y|Z，则ｐ（ｘ，ｙ｜ｚ）＝ｐ（ｘ｜ｚ）ｐ（ｙ｜ｚ），ｐ（ｘ｜ｙ，ｚ）＝ｐ（ｘ｜ｚ），ｐ（ｙ｜ｘ，ｚ）＝ｐ（ｙ｜ｚ）用图结构表示多个随机变量之间的条件独立关系，使得多元随机向量的概率分布表示更简单。结点：随机向量。边：表示概率关系。类型：1.因果关系：有向概率图模型或贝叶斯网络。2.关联关系：无向图模型或马尔科夫随机场。１.

模式识别与机器学习（计算机科学与技术学院）-习题解答参考国科大2021-2022秋季学期课程模式识别与机器学习授课老师：山世光等声明：个人作业，仅供参考，请勿保存，禁止在其他网站转载！

模式识别与机器学习-国科大2021-2022秋季学期课程写在前面习题解答参考模式识别经典算法线性判别分析感知器算法（赏罚机制）贝叶斯决策问题贝叶斯最小错误率判别贝叶斯最小风险判别正态分布模式的贝叶斯分类器线性判别函数特征提取与降维

国科大-2019-2020年，黄庆明模式识别与机器学习作业答案（黄庆明，常虹，郭嘉丰，山世光）四次作业答案历年考试和答案四次作业答案gitgub地址https://github.com/thesouther

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1）极/最大似然估计MLE给定一堆数据，假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的，可是我们并不知道这个分布具体的参，即“模型已定，参数未知”。例如，我们知道这个分布是正态分布，但是不知道均值和方差；或者是二项分布，但是不知道均值。最大似然估计（MLE，MaximumLikelihoodEstimation）就可以用来估计模型的参数。MLE的目标是找出一组参数，使得模型产生出观测数据的概率最大：其

目录Leetcode刷题FPGA基于Verilog的CNN实现Verilog刷题CSDN操作tensorflow学习matlab数字图像处理python-opencv模式识别与机器学习实战练习图像描述水下图像标注深度学习强化学习模型的压缩与加速

研一的课程结束了，抓住暑假最后的尾巴，将模式识别与机器学习课程上的作业整理出来，当做是一次复习。来自我b导的图模板匹配模板是已知的、带标签的，将未知的样本和所有模板进行匹配，计算相似度。

本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。一，分类线性模型概述分类的⽬标是将输⼊变量x\boldsymbol{x}x分到KKK个离散的类别Ck\mathcal{C}_kCk中的某⼀类。

ch3.1线性回归(I)文章目录ch3.1线性回归(I)@[toc]1.线性回归问题1.1聊聊模型的假设1.2假设的内涵性1.3假设的简化性1.4假设的发散性2.一元线性回归2.1极小均方误差2.2参数估计2.3模型的评估2.4从统计学角度看线性回归2.5似然函数3.多元线性回归3.1问题的来源3.2参数估计4.线性基函数回归模型4.1线性基函数回归4.2基函数4.3似然函数4.4参数估计5.代码

知识点一贝叶斯分类贝叶斯判别准则：已知各个分类的发生概率，判断某一事件或物品属于哪一个分类，比较P(w1∣x)与P(wi∣x)P(w_1|x)与P(w_i|x)P(w1∣x)与P(wi∣x)的大小，大的那个就是x所属类别连续性随机变量使用条件概率密度函数，离散型随机变量使用条件概率若l12(x)=p(x∣w1)p(x∣w2)>P(w2)P(w1),则x∈w1若l12(x)=p(x∣w1)p(x∣w

模式识别和机器学习的区别在于：前者喂给机器的是各种特征描述，从而让机器对未知的事物进行判断；后者喂给机器的是某一事物的海量样本，让机器通过样本来自己发现特征，最后去判断某些未知的事物。通俗些来说，模式识别更像是以前我们经历的填鸭式教育，老师教给学生的知识都是纸上谈兵；而机器学习则更像是读万卷书行万里路。举一个例子吧，笑脸识别，自动拍照：假如我把嘴角上扬，牙齿微微露出，以及脸上的某块肌肉在动，定义成

线性分类模型之判别函数的几何建模文章目录线性分类模型之判别函数的几何建模1.判别函数1.1两类问题1.2多类问题1.3Fisher线性判别LDA算法1.3代码实现1.4结果输出**注释：**2.感知机方法3.小结分类问题是将输入向量x∈Rd\mathbf{x}\inR^dx∈Rd分配到KKK个离散的类{Ck∣k=1,⋯ ,k}\{\mathcal{C}_k|k=1,\cdots,k\}{Ck∣k=

分别编写一个用广义逆和梯度下降法来求最小误差平方和最佳解的算法（a）产生两个都具有200个二维向量的数据集?1和?2。数据集?1的样本来自均值向量?1=[−5,0]?、协方差矩阵?1=?的正态分布，属于“+1”类，数据集?2的样本来自均值向量?2=[0,5]?、协方差矩阵?2=?的正态分布，属于“-1”类，其中I是一个2*2的单位矩阵。产生的数据中80%用于训练，20%用于测试。（b）在上述数据集

本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。

本专题为《PatternRecognitionandMachineLearning》(作者：Bishop)系列学习笔记，对于书中的内容不会全部涉及到。(目录后的页码为对应内容在书中的页码)，有需要电子版书的我把链接放在最后了。1.绪论最小平方回归Least-SquaresRegression*多项式曲线拟合(P10)最小平方回归Least-SquaresRegression提出问题：已知一个房屋一

多媒体技术参考书目：《机器学习》西瓜书《统计学习方法》李航《深度学习》《模式分类》参考期刊：TPAMI、ICML、ICLR、NeurIPS、CVPR、ICCV&Arxiv网站Valse研讨会授课内容：模式识别与机器学习基本

文章目录前言绪论第二章、统计判别2.1作为统计判别问题的模式分类2.1.1贝叶斯判别原则2.1.2朴素贝叶斯2.1.3贝叶斯最小风险判别2.2正态分布模式的贝叶斯分类器2.3均值向量和协方差矩阵的参数估计第三章、判别函数3.1线性判别函数3.2广义线性判别函数3.3分段线性判别函数3.4模式空间和权空间3.5Fisher线性判别3.6感知器算法(PerceptionApproach)3.7采用感知

一、基础概念样本:所研究对象的单个个体、实例。样本集:若干样本的集合。类或类别:在所有样本上定义的一个子集，处于同一类的样本具有相似的性质，即具有相同的模式。特征:用于表征样本的观测，也称属性。通常是数值表示的某些量化特征，如果存在多个特征,则它们就组成了特征向量。样本的特征构成了样本的“特征空间”，空间的维数就是特征的个数，而每一个样本就是特征空间中的一个点。已知样本:事先知道所属类别的样本。未

模式识别与机器学习使用的教材，PPT为1公式推导部分直接去看白板推导2，不管是书上还是ppt都写的极其模糊先说重点：贝叶斯算概率参数估计第二讲贝叶斯学习基础贝叶斯公式先验概率是非条件概率似然概率是给定变量的条件下观测变量的概率后验概率是给定数据的条件下观测变量的概率

ch3.2岭回归与局部线性回归0.简单回顾由上一节课可知，线性回归的目标函数为min⁡w  E(w)=(t−Xw)T(t−Xw)(1)\min_w\;E(\boldsymbol{w})=(\boldsymbol{t}-\boldsymbol{X}\boldsymbol{w})^T(\boldsymbol{t}-\boldsymbol{X}\boldsymbol{w})\tag{1}wminE(w)

ch3.3广义线性回归模型回归问题的目标是在给定DDD维输入（input）变量x\boldsymbol{x}x的情况下，预测⼀个或者多个连续目标（target）变量ttt的值。线性回归模型（如多项式回归）是输入变量的线性函数，有着可调节的参数，具有线性函数的性质。但是，通过将⼀组输入变量的非线性函数进行线性组合，我们可以获得⼀类更加有用的函数，被称为基函数（basisfunction）。**注释：

《模式识别与机器学习》[加]SimonHaykin《神经网络与模式识别》[加]

监督模式识别和非监督模式识别的流程图和区别贝叶斯公式和最小风险决策最大似然估计K均值反向传播算法的两个基本操作和过拟合支持向量机的判断和最优分类超平面的判断和优化函数为什么ReLU比sigmoid好ID3的计算和随机森林的扰动总结模式识别与机器学习复习

ch1.2概率论基础文章目录ch1.2概率论基础@[toc]1.概率论的重要作用1.1从一个小例子到概率基本概念1.2互斥1.3加法与乘法规则1.4联合概率1.5条件概率2.概率的深度应用2.1一维概率密度2.2多维概率密度2.3期望与方差2.4条件期望2.5贝叶斯概率2.6贝叶斯的说明3.高斯分布3.1单变量高斯分布3.2多维高斯函数分布3.3高斯分布的极大似然估计4.概率分布的应用4.1重新审

ch1.3决策论与信息论文章目录ch1.3决策论与信息论@[toc]1.模型选择1.1交叉验证1.2交叉验证的弊端2.维数灾难2.1基于直角坐标系的网格分析法2.2存在的问题3.决策论3.1最小化误分率3.2最小化期望损失3.3拒绝选项3.4推断与决策3.5回归问题的损失函数3.6信息论1.模型选择最小二乘法拟合多项式曲线的例子中，可以获得多项式的最佳阶数并给出了最佳的推广。多项式的阶数控制模型中

ch2.2连续型概率分布1.高斯分布⾼斯分布，也被称为正态分布，⼴泛应⽤于连续型随机变量分布的模型中。对于⼀元变量xxx的情形，⾼斯分布可以写成下⾯的形式KaTeXparseerror:Undefinedcontrolsequence:\notagatposition104:…\sigma^2}\Big\}\̲n̲o̲t̲a̲g̲̲此处，μ\muμ表示均值，σ2\sigma^2σ2表示方差。imp

《模式识别与机器学习》[加]SimonHaykin《神经网络与模式识别》[加]SimonHaykin（原《神经网络原理》）《模式分类》RichardO.Duda/PeterE.Hart/DavidG.Stork

ch2.1常见的离散型概率分布概率论在解决模式识别问题中起着重要作用。本章介绍的分布及性质为后续的复杂模型理解提供了应用基础，也会在简单模型的上下文中讨论一些关键的统计概念，例如贝叶斯推断。分布的一个重要作用是密度估计，即假设数据点是独立且相同分布的，在给定有限集{x1,⋯ ,xN}\{\mathbf{x}_1,\cdots,\mathbf{x}_N\}{x1,⋯,xN}观测值的情况下，对随机变量

模式识别与机器学习-读书笔记第一章机器学习概述（I）数据模式搜索问题是一个基础性的问题，有着悠久而成功的历史。

1.绪论1.1.Example:PolynomialCurveFitting#sampledatadefcreate_toy_data(func,sample_size,std):x=np.linspace(0,1,sample_size)t=func(x)+np.random.normal(scale=std,size=x.shape)returnx,tdeffunc(x):returnnp.s

第一章（顺便写上第一章啦一般都是介绍课程大纲与自己背景）主要内容第一章概述3学时黄庆明第1节课程主要内容和规划第2节模式识别的基本概念第3节模式识别简史和应用第4节模式识别的方法第5节模式识别系统第6节相关数学基础第二章统计判别3学时李国荣第1节贝叶斯判别准则第2节最小风险判别第3节正态分布模式的贝叶斯分类器第4节均值向量和协方差矩阵的参数估计第三章判别函数6学时李国荣第1节线性判别函数第2节广义

文章目录前言1eagerlearner1.1DesicionTrees1.1.1第一个决策树：ID3算法1.1.1.2熵1.1.1.3ID3实现举例1.1.1.4剪枝问题1.1.2决策树的特点1.1.3其他决策树算法1.1.4决策树特点1.2Bayesian1.2.1朴素贝叶斯1.2.2朴素贝叶斯举例NaïveBayesClassifier(NB)1.2.3朴素贝叶斯举例BayesianDecis

DecisionTreeHomework4Report：ID3CARTCode：ID3CartReference：Homework4Report：ID3(a)(20points)BuildadecisiontreebasedonthethistableusingID3ID3ID3algorithm(Pleaseusetheentropyimpurity).Theresult：（basedonID3

这是一篇失败的考博经验贴，各位随便看看就好。附北师大官方的研招网：https://yz.bnu.edu.cn/list/doctor问：为什么失败了还要写经验贴呢？答：这问题问的，唉，真是->-->好了，正经点儿，我准备考试的时候，专业课不指定教材不提供真题，自己在网上搜了很久的资料，发现了很多学校的考博经验贴，却唯独没有北师大计算机学院（现称人工智能学院）的考博经验贴。所以我觉得，即使我失败了，

1.2上概率论基础概率论是整个模式识别与机器学习的基础，本节对应PRML书1.2节的概率部分，以后不再单独说明。求和法则与乘法法则假设有两个离散随机变量和，的取值范围为，的取值范围为。

本文集主要是用于分享我最近正在阅读的一本书——在业界享有”AI圣经“之称的《PatternRecognitionandMachineLearning》（《模式识别与机器学习》，简称为《PRML》），该书出版于

文章目录历年考点题型选择题练习真题链接（15-19）历年考点201520162017201820192020偏差方差分解EM求解GMMEM求解GMMEM算法求解GMM&K-means异同聚类算法选择聚类选择势函数势函数线性判别：系数Fisher原理逻辑回归Fisher原理LR原理Fisher和Bayes的等价AdaBoostAdaBoosterrAdaBoostAdaBoostK-L变换K-L变换

目录专业课计算机体系结构自然语言处理高级人工智能计算机算法设计与分析模式识别与机器学习（计算机学院）模式识别（人工智能学院）机器学习（网络空间安全学院）（专硕必选）非专业课知识产权中国特色社会主义理论与实践研究学术道德与学术写作规范

引言上学期选了"模式识别与机器学习"这门课，但是没有选"模式识别"这门硬课，略有遗憾，因此博主想利用假期补一补基础。一、理论部分如标题所述，本文探讨的是bp反向传播这一经典算法。

微软剑桥研究院实验室主任ChristopherBishop的经典著作《PatternRecognitionandMachineLearning》，中文译名《模式识别与机器学习》，简称PRML，深受广大机器学习爱好者好评

ps：这是对模式识别与机器学习这本书的学习笔记，主要是一些自己的看法和总结（需要有一定的机器学习基础，同时要结合PRML这本书）模式识别：模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的

随着近年来模式识别与机器学习的快速发展，该领域又逐渐火热起来，并涌现出很多实际可用的商业系统

1.绪论模式识别领域关注的是利用计算机算法自动发现数据中规律，以及使用这些规律将数据分类。利用机器学习进行模式识别更精确，具体步骤为：选定训练集，包括输入的向量X（可能是对原始向量进行过预处理的，比如特征抽取）和输出的目标向量t，用于调节模型参数,最终模型输出向量为y(x),机器学习的目标是利用某种标准度量使得y(x)的值越在该标准度量（度量一般都与t有关）下达到最优，如最小化y(x)与t的均方误

模式识别与机器学习简单知识点什么是模式•广义地说，存在于时间和空间中可观察的物体，如果我们可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。

机器学习神书之一的PRML（模式识别与机器学习）是所有机器学习读者或希望系统理解机器学习的读者所必须了解的书籍。

SVMHomework3报告Problem1Problem2代码线性SVM非线性可分SVM学习笔记参考内容Homework3报告Problem1Inthisproblem,wewillwriteaprogramtoimplementtheSVMalgorithm.Letusstartwithatoyexample(whichcanbefoundatSVM_matlab_Prof_olga_Veks

本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。

PCA与KernelPCA介绍与对比1.理论介绍PCA：是常用的提取数据的手段，其功能为提取主成分（主要信息），摒弃冗余信息（次要信息），从而得到压缩后的数据，实现维度的下降。其设想通过投影矩阵将高维信息转换到另一个坐标系下，并通过平移将数据均值变为零。PCA认为，在变换过后的数据中，在某一维度上，数据分布的更分散，则认为对数据点分布情况的解释力就更强。故在PCA中，通过方差来衡量数据样本在各个方