PRML README

The project's README from github.com/ctgk/PRML. As one markdown file: README.md.

PRML

Python codes implementing algorithms described in Bishop's book "Pattern Recognition and Machine Learning"

Required Packages

Notebooks

The notebooks in this repository can be viewed with nbviewer or other tools, or you can use Amazon SageMaker Studio Lab, a free computing environment on AWS (prior registration with an email address is required. Please refer to this document for usage).

From the table below, you can open the notebooks for each chapter in each of these environments.

nbviewer Amazon SageMaker Studio Lab
ch1. Introduction Open in SageMaker Studio Lab
ch2. Probability Distributions Open in SageMaker Studio Lab
ch3. Linear Models for Regression Open in SageMaker Studio Lab
ch4. Linear Models for Classification Open in SageMaker Studio Lab
ch5. Neural Networks Open in SageMaker Studio Lab
ch6. Kernel Methods Open in SageMaker Studio Lab
ch7. Sparse Kernel Machines Open in SageMaker Studio Lab
ch8. Graphical Models Open in SageMaker Studio Lab
ch9. Mixture Models and EM Open in SageMaker Studio Lab
ch10. Approximate Inference Open in SageMaker Studio Lab
ch11. Sampling Methods Open in SageMaker Studio Lab
ch12. Continuous Latent Variables Open in SageMaker Studio Lab
ch13. Sequential Data Open in SageMaker Studio Lab

If you use the SageMaker Studio Lab, open a terminal and execute the following commands to install the required libraries.

conda env create -f environment.yaml  # might be optional
conda activate prml
python setup.py install

PRML (ctgk/PRML)

Searching Database…

11.7K ·GitHub
PRML
Что это такое?Набор реализаций на Python алгоритмов, описанных в книге Кристофера Бишопа 'Pattern Recognition and Machine Learning' (PRML), оформленных в виде блокнотов Jupyter по главам.
Это библиотека или набор учебных блокнотов?Это набор блокнотов Jupyter, по одному на главу. Их предназначено читать и запускать вместе с книгой, а не импортировать как пакет.
Как открыть и запустить блокноты?Откройте блокноты глав через nbviewer или другой просмотрщик блокнотов либо запустите их онлайн в Amazon SageMaker Studio Lab, бесплатной среде на базе AWS, для которой нужна регистрация по электронной почте.
Что нужно установить, чтобы запустить код самостоятельно?Обязательны Python 3, numpy и scipy. Jupyter и matplotlib нужны по желанию, для запуска блокнотов и построения графиков. Библиотека sklearn необязательна и нужна только для загрузки наборов данных.
Нужно ли знать книгу, чтобы разобраться в этом репозитории?Да. Блокноты реализуют конкретные алгоритмы из книги и организованы по главам (с ch1 по ch13), поэтому они наиболее полезны вместе с копией PRML.
Как организовано содержание?По 13 главам книги PRML, от «Введения» до «Последовательных данных». У каждой главы свой блокнот с алгоритмами этой главы.
Можно ли запустить это без установки чего-либо на компьютер?Да. Amazon SageMaker Studio Lab предоставляет бесплатную онлайн-среду, где можно открыть и запустить блокноты после регистрации по адресу электронной почты.
What are similar projects?Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers, Book4_Power-of-Matrix, homemade-machine-learning, Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python, CV, 100-Days-Of-ML-Code, d2l-en, mml-book.github.io
Which topics is it in?notebook, jupyter, jupyter-notebook, statistics, python3, academic, algorithms, jupyter notebook, data-science, book, learning-resources, learning
Creator
ctgk
Size
26.7 MB
Stars
11.7K
Updated
CommitApr 05
Age
9y
Commits · 90 Days