私はパターン認識と機械学習から学んでいます、クリス・ビショップには良いリソースがありますか？

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Chris Bishopによるパターン認識と機械学習に続く、誰かが出会ったビデオや他の本/メモはありますか？私は機械学習を学ぶためにこの本を購入しましたが、それを乗り越えるのに苦労しています。

machine-learning references pattern-recognition

— フランク・ザ・フランク
ソース

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参照タグでタグ付けされた既存のスレッドを探します。

— リチャードハーディ

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FWIW、私は質問が他の参照要求と同じくらい話題であると思います。この質問は、一般的な機械学習ではなく、教科書に続く資料を具体的に求めているため、実際よりも具体的だと思います。

— シコラックスは、モニカの復活を

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ビショップは素晴らしい本です。これらの提案が研究に役立つことを願っています。

著者自身が章のためのいくつかのスライド掲載している1、2、3＆8と同様に、多くのソリューションを。
INRIAのリーディンググループは、すべての章をカバーする独自のスライドを投稿しています。
JoãoPedro NetoがRでメモと動作をここに投稿しました。（「Bishopのパターン認識とML」と表示されている場所までスクロールします）
多くの入門的な機械学習コースでは、教科書としてBishopを使用しています。グーグルはいくつかの異なるものを提供します。見て、あなたが好むトピックと焦点を見てください。

— AG
ソース

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次のリソースをお勧めします。

トムミッチェル：カーネギーメロン大学
（教師あり学習の場合のみ、ビショップに従います）パターン認識：インド科学研究所（私は個人的にこのコースに出席したので気に入っていますが、このコースでは確率理論を知っている必要があります。）

どちらのコースも数学指向です。機械学習に関するより軽いコースは、Udacityによる「機械学習」です。

— アッパーワル
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このコースは、司教の一部に密接に従います。講義ビデオがあります。

— ユ・シウォン
ソース

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サイトへようこそ。現時点では、これは回答というよりもコメントです。リンクで情報の概要を提供することで拡張することもできますし、コメントに変換することもできます。

— GUNG -復活モニカ

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著者は（少なくとも私の考えでは）同様の観点を持っているように見えるため、PRMLの一般的なフレームワークに従います。情報理論/コーディング/ KL発散などの概念を楽しんでいるかどうかにかかわらず、あなたの背景に応じて、この本は非常に目を見張るものがあります。

— idnavid
ソース

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Python実装とPRMLでの scikit-learnの使用を備えたjupyterノートブック

— ドン・スローウィック
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