PRML
1.0.0
Bishop의 저서 "패턴 인식 및 기계 학습"에 설명된 알고리즘을 구현하는 Python 코드
본 리포지토리에 있는 노트북은 nbviewer나 기타 도구로 볼 수 있으며, AWS의 무료 컴퓨팅 환경인 Amazon SageMaker Studio Lab을 사용할 수도 있습니다. (이메일 주소로 사전 등록이 필요합니다. 이용 방법은 본 문서를 참고하세요.)
아래 표에서 이러한 각 환경의 각 장에 대한 노트북을 열 수 있습니다.
nb뷰어 | Amazon SageMaker Studio 랩 |
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ch1. 소개 | |
ch2. 확률 분포 | |
ch3. 회귀를 위한 선형 모델 | |
ch4. 분류를 위한 선형 모델 | |
ch5. 신경망 | |
ch6. 커널 방법 | |
ch7. 희소 커널 머신 | |
ch8. 그래픽 모델 | |
ch9. 혼합 모델 및 EM | |
ch10. 대략적인 추론 | |
ch11. 샘플링 방법 | |
ch12. 연속 잠재변수 | |
ch13. 순차적 데이터 |
SageMaker Studio Lab을 사용하는 경우 터미널을 열고 다음 명령을 실행하여 필요한 라이브러리를 설치하십시오.
conda env create -f environment.yaml # might be optional
conda activate prml
python setup.py install