PRML

PRML

Bishop の著書「Pattern Recognition and Machine Learning」で説明されているアルゴリズムを実装する Python コード

必要なパッケージ

• パイソン3
• しびれる
• サイピー
• jupyter (オプション: jupyter ノートブックを実行するため)
• matplotlib (オプション: ノートブックに結果をプロットするため)
• sklearn (オプション: データをフェッチするため)

ノート

このリポジトリ内のノートブックは、nbviewer などのツールで閲覧できるほか、AWS の無料コンピューティング環境である Amazon SageMaker Studio Lab を利用することもできます (事前にメールアドレスの登録が必要です。利用方法については本書を参照してください)。

以下の表から、これらの各環境で各章のノートブックを開くことができます。

nbviewer	Amazon SageMaker スタジオラボ
ch1。導入
ch2。確率分布
ch3。回帰の線形モデル
ch4。分類のための線形モデル
ch5。ニューラルネットワーク
ch6。カーネルメソッド
ch7。スパースカーネルマシン
ch8。グラフィカルモデル
ch9。混合モデルとEM
ch10。おおよその推論
ch11。サンプリング方法
ch12。連続潜在変数
ch13。シーケンシャルデータ

SageMaker Studio Lab を使用する場合は、ターミナルを開き、次のコマンドを実行して必要なライブラリをインストールします。

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