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机器学习中的纸笔练习

机器学习 2022-06-28 v1 机器学习

作者: Michael U. Gutmann

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摘要

这是一本（大部分为）机器学习纸笔练习的合集。练习涉及以下主题：线性代数、最优化、有向图模型、无向图模型、图模型的表达能力、因子图与消息传递、隐马尔可夫模型推断、基于模型的学习（包括 ICA 和未归一化模型）、采样与蒙特卡洛积分，以及变分推断。

关键词

机器学习线性代数图模型隐马尔可夫模型变分推断蒙特卡洛最优化

引用

@article{arxiv.2206.13446,
  title  = {Pen and Paper Exercises in Machine Learning},
  author = {Michael U. Gutmann},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2206.13446},
  year   = {2022}
}

备注

The associated github page is https://github.com/michaelgutmann/ml-pen-and-paper-exercises