- Seite 2 und 3: Information Science and StatisticsS
- Seite 6 und 7: This book is dedicated to my family
- Seite 8 und 9: viiiPREFACEExercisesThe exercises t
- Seite 11 und 12: Mathematical notationI have tried t
- Seite 13 und 14: ContentsPrefaceMathematical notatio
- Seite 15 und 16: CONTENTSxv4 Linear Models for Class
- Seite 17 und 18: CONTENTSxvii8 Graphical Models 3598
- Seite 19 und 20: CONTENTSxix12.2 Probabilistic PCA .
- Seite 21 und 22: 1IntroductionThe problem of searchi
- Seite 23 und 24: 1. INTRODUCTION 3also preserve usef
- Seite 25 und 26: 1.1. Example: Polynomial Curve Fitt
- Seite 27 und 28: 1.1. Example: Polynomial Curve Fitt
- Seite 29 und 30: 1.1. Example: Polynomial Curve Fitt
- Seite 31 und 32: 1.1. Example: Polynomial Curve Fitt
- Seite 33 und 34: 1.2. Probability Theory 13Figure 1.
- Seite 35 und 36: 1.2. Probability Theory 15and is si
- Seite 37 und 38: 1.2. Probability Theory 17Suppose i
- Seite 39 und 40: 1.2. Probability Theory 19that the
- Seite 41 und 42: 1.2. Probability Theory 211.2.3 Bay
- Seite 43 und 44: 1.2. Probability Theory 23Section 2
- Seite 45 und 46: 1.2. Probability Theory 25Figure 1.
- Seite 47 und 48: 1.2. Probability Theory 27function
- Seite 49 und 50: 1.2. Probability Theory 29Figure 1.
- Seite 51 und 52: 1.2. Probability Theory 31In the cu
- Seite 53 und 54: 1.4. The Curse of Dimensionality 33
- Seite 55 und 56:
1.4. The Curse of Dimensionality 35
- Seite 57 und 58:
1.4. The Curse of Dimensionality 37
- Seite 59 und 60:
1.5. Decision Theory 39the rest of
- Seite 61 und 62:
1.5. Decision Theory 41Figure 1.25
- Seite 63 und 64:
1.5. Decision Theory 43subsequent d
- Seite 65 und 66:
1.5. Decision Theory 45application)
- Seite 67 und 68:
1.5. Decision Theory 47Figure 1.28T
- Seite 69 und 70:
1.6. Information Theory 4922q =0.3q
- Seite 71 und 72:
1.6. Information Theory 51the numbe
- Seite 73 und 74:
1.6. Information Theory 53∆ → 0
- Seite 75 und 76:
1.6. Information Theory 55Exercise
- Seite 77 und 78:
1.6. Information Theory 57where we
- Seite 79 und 80:
Exercises 591.6 (⋆) Show that if
- Seite 81 und 82:
Exercises 61Note that the precise r
- Seite 83 und 84:
Exercises 631.20 (⋆⋆) www In th
- Seite 85 und 86:
Exercises 65Table 1.3The joint dist
- Seite 87 und 88:
2ProbabilityDistributionsIn Chapter
- Seite 89 und 90:
2.1. Binary Variables 69where 0 µ
- Seite 91 und 92:
2.1. Binary Variables 71Exercise 2.
- Seite 93 und 94:
2.1. Binary Variables 732prior2like
- Seite 95 und 96:
2.2. Multinomial Variables 750. So,
- Seite 97 und 98:
2.2. Multinomial Variables 77Figure
- Seite 99 und 100:
2.3. The Gaussian Distribution 793N
- Seite 101 und 102:
2.3. The Gaussian Distribution 81Fi
- Seite 103 und 104:
2.3. The Gaussian Distribution 83wh
- Seite 105 und 106:
2.3. The Gaussian Distribution 85su
- Seite 107 und 108:
2.3. The Gaussian Distribution 87No
- Seite 109 und 110:
2.3. The Gaussian Distribution 89(2
- Seite 111 und 112:
2.3. The Gaussian Distribution 91a
- Seite 113 und 114:
2.3. The Gaussian Distribution 93Ma
- Seite 115 und 116:
2.3. The Gaussian Distribution 95Fi
- Seite 117 und 118:
2.3. The Gaussian Distribution 97Fi
- Seite 119 und 120:
2.3. The Gaussian Distribution 99Fi
- Seite 121 und 122:
2.3. The Gaussian Distribution 101S
- Seite 123 und 124:
2.3. The Gaussian Distribution 103F
- Seite 125 und 126:
St(x|µ, Λ,ν)= Γ(D/2+ν/2)Γ(ν/
- Seite 127 und 128:
2.3. The Gaussian Distribution 107F
- Seite 129 und 130:
2.3. The Gaussian Distribution 1093
- Seite 131 und 132:
2.3. The Gaussian Distribution 111F
- Seite 133 und 134:
2.4. The Exponential Family 113wher
- Seite 135 und 136:
2.4. The Exponential Family 115Maki
- Seite 137 und 138:
2.4. The Exponential Family 117whic
- Seite 139 und 140:
2.4. The Exponential Family 119an i
- Seite 141 und 142:
2.5. Nonparametric Methods 121Figur
- Seite 143 und 144:
2.5. Nonparametric Methods 123We ca
- Seite 145 und 146:
2.5. Nonparametric Methods 125Figur
- Seite 147 und 148:
Exercises 127An interesting propert
- Seite 149 und 150:
Exercises 1292.7 (⋆⋆) Consider
- Seite 151 und 152:
Exercises 1312.16 (⋆⋆⋆) www C
- Seite 153 und 154:
Exercises 1332.29 (⋆⋆) Using th
- Seite 155 und 156:
Exercises 135variable drawn from th
- Seite 157 und 158:
3LinearModels forRegressionThe focu
- Seite 159 und 160:
3.1. Linear Basis Function Models 1
- Seite 161 und 162:
3.1. Linear Basis Function Models 1
- Seite 163 und 164:
3.1. Linear Basis Function Models 1
- Seite 165 und 166:
3.1. Linear Basis Function Models 1
- Seite 167 und 168:
3.2. The Bias-Variance Decompositio
- Seite 169 und 170:
3.2. The Bias-Variance Decompositio
- Seite 171 und 172:
3.2. The Bias-Variance Decompositio
- Seite 173 und 174:
3.3. Bayesian Linear Regression 153
- Seite 175 und 176:
3.3. Bayesian Linear Regression 155
- Seite 177 und 178:
3.3. Bayesian Linear Regression 157
- Seite 179 und 180:
3.3. Bayesian Linear Regression 159
- Seite 181 und 182:
3.4. Bayesian Model Comparison 161C
- Seite 183 und 184:
3.4. Bayesian Model Comparison 163F
- Seite 185 und 186:
3.5. The Evidence Approximation 165
- Seite 187 und 188:
3.5. The Evidence Approximation 167
- Seite 189 und 190:
3.5. The Evidence Approximation 169
- Seite 191 und 192:
3.5. The Evidence Approximation 171
- Seite 193 und 194:
Exercises 173mapping from input var
- Seite 195 und 196:
Exercises 175together with a traini
- Seite 197:
Exercises 1773.20 (⋆⋆) www Star
- Seite 200 und 201:
180 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 202 und 203:
182 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 204 und 205:
184 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 206 und 207:
186 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 208 und 209:
188 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 210 und 211:
190 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 212 und 213:
192 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 214 und 215:
194 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 216 und 217:
196 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 218 und 219:
198 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 220 und 221:
200 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 222 und 223:
202 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 224 und 225:
204 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 226 und 227:
206 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 228 und 229:
208 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 230 und 231:
210 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 232 und 233:
212 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 234 und 235:
214 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 236 und 237:
216 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 238 und 239:
218 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 240 und 241:
220 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 242 und 243:
222 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 244 und 245:
224 4. LINEAR MODELS FOR CLASSIFICA
- Seite 246 und 247:
226 5. NEURAL NETWORKSsparser model
- Seite 248 und 249:
228 5. NEURAL NETWORKSFigure 5.1Net
- Seite 250 und 251:
230 5. NEURAL NETWORKSFigure 5.2Exa
- Seite 252 und 253:
232 5. NEURAL NETWORKSFigure 5.4Exa
- Seite 254 und 255:
234 5. NEURAL NETWORKSExercise 5.2E
- Seite 256 und 257:
236 5. NEURAL NETWORKSFigure 5.5Geo
- Seite 258 und 259:
238 5. NEURAL NETWORKSwhere cubic a
- Seite 260 und 261:
240 5. NEURAL NETWORKSevaluations,
- Seite 262 und 263:
242 5. NEURAL NETWORKSuation of oth
- Seite 264 und 265:
244 5. NEURAL NETWORKSFigure 5.7Ill
- Seite 266 und 267:
246 5. NEURAL NETWORKSNext we compu
- Seite 268 und 269:
248 5. NEURAL NETWORKSassociated wi
- Seite 270 und 271:
250 5. NEURAL NETWORKSAn important
- Seite 272 und 273:
252 5. NEURAL NETWORKS5.4.3 Inverse
- Seite 274 und 275:
254 5. NEURAL NETWORKS2. Both weigh
- Seite 276 und 277:
256 5. NEURAL NETWORKSand acting on
- Seite 278 und 279:
258 5. NEURAL NETWORKStake the form
- Seite 280 und 281:
260 5. NEURAL NETWORKS4α w 1 =1,α
- Seite 282 und 283:
262 5. NEURAL NETWORKSFigure 5.13A
- Seite 284 und 285:
264 5. NEURAL NETWORKSwill be one-d
- Seite 286 und 287:
266 5. NEURAL NETWORKSin which the
- Seite 288 und 289:
268 5. NEURAL NETWORKSInput imageCo
- Seite 290 und 291:
270 5. NEURAL NETWORKSSection 2.3.9
- Seite 292 und 293:
272 5. NEURAL NETWORKSFigure 5.18 T
- Seite 294 und 295:
274 5. NEURAL NETWORKSp(t|x)x Dx 1
- Seite 296 und 297:
276 5. NEURAL NETWORKSFigure 5.21 (
- Seite 298 und 299:
278 5. NEURAL NETWORKSto the poster
- Seite 300 und 301:
280 5. NEURAL NETWORKSwhere the inp
- Seite 302 und 303:
282 5. NEURAL NETWORKSExercise 5.40
- Seite 304 und 305:
284 5. NEURAL NETWORKS3210−1−23
- Seite 306 und 307:
286 5. NEURAL NETWORKS5.11 (⋆⋆)
- Seite 308 und 309:
288 5. NEURAL NETWORKScomponents of
- Seite 310 und 311:
290 5. NEURAL NETWORKS5.39 (⋆) ww
- Seite 312 und 313:
292 6. KERNEL METHODSChapter 7Secti
- Seite 314 und 315:
294 6. KERNEL METHODSIf we substitu
- Seite 316 und 317:
296 6. KERNEL METHODSTechniques for
- Seite 318 und 319:
298 6. KERNEL METHODSSection 9.2Sec
- Seite 320 und 321:
300 6. KERNEL METHODSAppendix DExer
- Seite 322 und 323:
302 6. KERNEL METHODSthe input vari
- Seite 324 und 325:
304 6. KERNEL METHODStic discrimina
- Seite 326 und 327:
306 6. KERNEL METHODSFigure 6.4 Sam
- Seite 328 und 329:
308 6. KERNEL METHODS3(1.00, 4.00,
- Seite 330 und 331:
310 6. KERNEL METHODSFigure 6.7 Ill
- Seite 332 und 333:
312 6. KERNEL METHODSFigure 6.9 Sam
- Seite 334 und 335:
314 6. KERNEL METHODS10150.7500.5
- Seite 336 und 337:
316 6. KERNEL METHODSwhere we have
- Seite 338 und 339:
318 6. KERNEL METHODSwhere Ψ(a ⋆
- Seite 340 und 341:
320 6. KERNEL METHODSBy working dir
- Seite 342 und 343:
322 6. KERNEL METHODS6.18 (⋆) Con
- Seite 345 und 346:
7Sparse KernelMachinesIn the previo
- Seite 347 und 348:
7.1. Maximum Margin Classifiers 327
- Seite 349 und 350:
7.1. Maximum Margin Classifiers 329
- Seite 351 und 352:
7.1. Maximum Margin Classifiers 331
- Seite 353 und 354:
7.1. Maximum Margin Classifiers 333
- Seite 355 und 356:
7.1. Maximum Margin Classifiers 335
- Seite 357 und 358:
7.1. Maximum Margin Classifiers 337
- Seite 359 und 360:
7.1. Maximum Margin Classifiers 339
- Seite 361 und 362:
7.1. Maximum Margin Classifiers 341
- Seite 363 und 364:
7.1. Maximum Margin Classifiers 343
- Seite 365 und 366:
7.2. Relevance Vector Machines 345c
- Seite 367 und 368:
7.2. Relevance Vector Machines 347i
- Seite 369 und 370:
7.2. Relevance Vector Machines 349F
- Seite 371 und 372:
7.2. Relevance Vector Machines 351b
- Seite 373 und 374:
7.2. Relevance Vector Machines 3533
- Seite 375 und 376:
7.2. Relevance Vector Machines 355m
- Seite 377 und 378:
Exercises 357Exercises7.1 (⋆⋆)
- Seite 379 und 380:
8GraphicalModelsProbabilities play
- Seite 381 und 382:
8.1. Bayesian Networks 361Figure 8.
- Seite 383 und 384:
8.1. Bayesian Networks 363Figure 8.
- Seite 385 und 386:
8.1. Bayesian Networks 365Figure 8.
- Seite 387 und 388:
8.1. Bayesian Networks 367Figure 8.
- Seite 389 und 390:
8.1. Bayesian Networks 369Figure 8.
- Seite 391 und 392:
8.1. Bayesian Networks 371Figure 8.
- Seite 393 und 394:
8.2. Conditional Independence 373Fi
- Seite 395 und 396:
8.2. Conditional Independence 375Fi
- Seite 397 und 398:
8.2. Conditional Independence 377BF
- Seite 399 und 400:
8.2. Conditional Independence 379Fi
- Seite 401 und 402:
8.2. Conditional Independence 381us
- Seite 403 und 404:
8.3. Markov Random Fields 383Figure
- Seite 405 und 406:
x 3x 48.3. Markov Random Fields 385
- Seite 407 und 408:
8.3. Markov Random Fields 387choice
- Seite 409 und 410:
8.3. Markov Random Fields 389Figure
- Seite 411 und 412:
8.3. Markov Random Fields 391Figure
- Seite 413 und 414:
8.4. Inference in Graphical Models
- Seite 415 und 416:
8.4. Inference in Graphical Models
- Seite 417 und 418:
8.4. Inference in Graphical Models
- Seite 419 und 420:
8.4. Inference in Graphical Models
- Seite 421 und 422:
8.4. Inference in Graphical Models
- Seite 423 und 424:
8.4. Inference in Graphical Models
- Seite 425 und 426:
8.4. Inference in Graphical Models
- Seite 427 und 428:
8.4. Inference in Graphical Models
- Seite 429 und 430:
8.4. Inference in Graphical Models
- Seite 431 und 432:
8.4. Inference in Graphical Models
- Seite 433 und 434:
8.4. Inference in Graphical Models
- Seite 435 und 436:
8.4. Inference in Graphical Models
- Seite 437 und 438:
8.4. Inference in Graphical Models
- Seite 439 und 440:
Exercises 419Table 8.2 The joint di
- Seite 441 und 442:
Exercises 4218.16 (⋆⋆) Consider
- Seite 443 und 444:
9Mixture Modelsand EMSection 9.1If
- Seite 445 und 446:
9.1. K-means Clustering 425Section
- Seite 447 und 448:
9.1. K-means Clustering 427Figure 9
- Seite 449 und 450:
9.1. K-means Clustering 429K =2 K =
- Seite 451 und 452:
9.2. Mixtures of Gaussians 431Figur
- Seite 453 und 454:
9.2. Mixtures of Gaussians 4331(a)1
- Seite 455 und 456:
9.2. Mixtures of Gaussians 435Secti
- Seite 457 und 458:
9.2. Mixtures of Gaussians 437222L
- Seite 459 und 460:
9.3. An Alternative View of EM 4393
- Seite 461 und 462:
9.3. An Alternative View of EM 4412
- Seite 463 und 464:
9.3. An Alternative View of EM 443U
- Seite 465 und 466:
9.3. An Alternative View of EM 445C
- Seite 467 und 468:
9.3. An Alternative View of EM 447I
- Seite 469 und 470:
9.3. An Alternative View of EM 449w
- Seite 471 und 472:
9.4. The EM Algorithm in General 45
- Seite 473 und 474:
9.4. The EM Algorithm in General 45
- Seite 475 und 476:
Exercises 455Exercise 9.26then, by
- Seite 477 und 478:
Exercises 4579.11 (⋆) In Section
- Seite 479:
Exercises 4599.25 (⋆) www Show th
- Seite 482 und 483:
462 10. APPROXIMATE INFERENCEanalyt
- Seite 484 und 485:
464 10. APPROXIMATE INFERENCE10.80.
- Seite 486 und 487:
466 10. APPROXIMATE INFERENCEdiverg
- Seite 488 und 489:
468 10. APPROXIMATE INFERENCEFigure
- Seite 490 und 491:
470 10. APPROXIMATE INFERENCEof div
- Seite 492 und 493:
472 10. APPROXIMATE INFERENCE2(a)2(
- Seite 494 und 495:
474 10. APPROXIMATE INFERENCEof (10
- Seite 496 und 497:
476 10. APPROXIMATE INFERENCEWe now
- Seite 498 und 499:
478 10. APPROXIMATE INFERENCEExerci
- Seite 500 und 501:
480 10. APPROXIMATE INFERENCEFigure
- Seite 502 und 503:
482 10. APPROXIMATE INFERENCEE[ln p
- Seite 504 und 505:
484 10. APPROXIMATE INFERENCEFigure
- Seite 506 und 507:
486 10. APPROXIMATE INFERENCEis sat
- Seite 508 und 509:
488 10. APPROXIMATE INFERENCEwherem
- Seite 510 und 511:
490 10. APPROXIMATE INFERENCEFigure
- Seite 512 und 513:
492 10. APPROXIMATE INFERENCEdescri
- Seite 514 und 515:
494 10. APPROXIMATE INFERENCEyf(x)y
- Seite 516 und 517:
496 10. APPROXIMATE INFERENCE11λ =
- Seite 518 und 519:
498 10. APPROXIMATE INFERENCEAlthou
- Seite 520 und 521:
500 10. APPROXIMATE INFERENCEThis i
- Seite 522 und 523:
0.99502 10. APPROXIMATE INFERENCE64
- Seite 524 und 525:
504 10. APPROXIMATE INFERENCEWith t
- Seite 526 und 527:
506 10. APPROXIMATE INFERENCEWe see
- Seite 528 und 529:
508 10. APPROXIMATE INFERENCE10.80.
- Seite 530 und 531:
510 10. APPROXIMATE INFERENCE(c) Ev
- Seite 532 und 533:
512 10. APPROXIMATE INFERENCEThe fa
- Seite 534 und 535:
514 10. APPROXIMATE INFERENCEPoster
- Seite 536 und 537:
516 10. APPROXIMATE INFERENCESectio
- Seite 538 und 539:
518 10. APPROXIMATE INFERENCEminimi
- Seite 540 und 541:
520 10. APPROXIMATE INFERENCE10.22
- Seite 542 und 543:
522 10. APPROXIMATE INFERENCEwhere
- Seite 544 und 545:
524 11. SAMPLING METHODSFigure 11.1
- Seite 546 und 547:
526 11. SAMPLING METHODSmethods for
- Seite 548 und 549:
528 11. SAMPLING METHODSy 1 = z 1(
- Seite 550 und 551:
530 11. SAMPLING METHODSFigure 11.5
- Seite 552 und 553:
532 11. SAMPLING METHODSFigure 11.8
- Seite 554 und 555:
534 11. SAMPLING METHODSdistributio
- Seite 556 und 557:
536 11. SAMPLING METHODSevaluated d
- Seite 558 und 559:
538 11. SAMPLING METHODSSection 11.
- Seite 560 und 561:
540 11. SAMPLING METHODSconditional
- Seite 562 und 563:
542 11. SAMPLING METHODSFigure 11.1
- Seite 564 und 565:
544 11. SAMPLING METHODSTo show tha
- Seite 566 und 567:
546 11. SAMPLING METHODSFigure 11.1
- Seite 568 und 569:
548 11. SAMPLING METHODScandidate p
- Seite 570 und 571:
550 11. SAMPLING METHODSDuring the
- Seite 572 und 573:
552 11. SAMPLING METHODS11.5.2 Hybr
- Seite 574 und 575:
554 11. SAMPLING METHODSgood approx
- Seite 576 und 577:
556 11. SAMPLING METHODSExercises11
- Seite 578 und 579:
558 11. SAMPLING METHODS11.17 (⋆)
- Seite 580 und 581:
560 12. CONTINUOUS LATENT VARIABLES
- Seite 582 und 583:
562 12. CONTINUOUS LATENT VARIABLES
- Seite 584 und 585:
564 12. CONTINUOUS LATENT VARIABLES
- Seite 586 und 587:
566 12. COl\'TINUOliS LATf;I\'T \'A
- Seite 588 und 589:
568 12. CONTINUOUS LATENT VARIABLES
- Seite 590 und 591:
570 12. CONTINUOUS LATENT VARIABLES
- Seite 592 und 593:
572 11. CONTINUOUS LAT!::NT VANIM1L
- Seite 594 und 595:
574 12. CONTINUOUS LATENT VARIABLES
- Seite 596 und 597:
576 12. CONTINUOUS LATENT VARIABLES
- Seite 598 und 599:
578 12. CONTINUOUS LATENT VARIABLES
- Seite 600 und 601:
580 12. CONTlNlJOlJS I"Ht;I'IT Vi\
- Seite 602 und 603:
582 12. CONTINUOUS LATENT VARIABLES
- Seite 604 und 605:
584 12. CONTINUOUS LATENT VARIABLES
- Seite 606 und 607:
586 12. CONTINUOUS LATENT VARIABLES
- Seite 608 und 609:
588 12. CONTINUOUS LATENT VARIABLES
- Seite 610 und 611:
590 12. CONTINUOUS LATENT VAlUABLES
- Seite 612 und 613:
592 12. CONTINUOUS LATENT VARIABLES
- Seite 614 und 615:
594 12. CONTINUOUS LATENT VARIABLES
- Seite 616 und 617:
596 12. CONTINUOUS LATENT VARIABLES
- Seite 618 und 619:
598 12. CONTINUOUS LATENT VA K1AHU'
- Seite 620 und 621:
600 12. CONTINUOUS LATENT VARIABLES
- Seite 622 und 623:
602 12. CONTINUOUS LATENT VARIABLES
- Seite 625 und 626:
13SequentialDataSo far in this book
- Seite 627 und 628:
13.1. Markov Models 607Figure 13.2
- Seite 629 und 630:
13.1. Markov Models 609Figure 13.5
- Seite 631 und 632:
13.2. Hidden Markov Models 611Figur
- Seite 633 und 634:
13.2. Hidden Markov Models 613110.5
- Seite 635 und 636:
13.2. Hidden Markov Models 615Figur
- Seite 637 und 638:
13.2. Hidden Markov Models 617and m
- Seite 639 und 640:
13.2. Hidden Markov Models 619the m
- Seite 641 und 642:
13.2. Hidden Markov Models 621Figur
- Seite 643 und 644:
13.2. Hidden Markov Models 623Thus
- Seite 645 und 646:
13.2. Hidden Markov Models 625Figur
- Seite 647 und 648:
13.2. Hidden Markov Models 627we ob
- Seite 649 und 650:
13.2. Hidden Markov Models 629Secti
- Seite 651 und 652:
13.2. Hidden Markov Models 631Intui
- Seite 653 und 654:
13.2. Hidden Markov Models 633Figur
- Seite 655 und 656:
13.3. Linear Dynamical Systems 635S
- Seite 657 und 658:
13.3. Linear Dynamical Systems 637E
- Seite 659 und 660:
13.3. Linear Dynamical Systems 639w
- Seite 661 und 662:
13.3. Linear Dynamical Systems 641F
- Seite 663 und 664:
13.3. Linear Dynamical Systems 643
- Seite 665 und 666:
13.3. Linear Dynamical Systems 645C
- Seite 667 und 668:
Exercises 647p(z n |X n )p(z n+1 |X
- Seite 669 und 670:
Exercises 649using modified forms o
- Seite 671 und 672:
Exercises 651a linear dynamical sys
- Seite 673 und 674:
14CombiningModelsIn earlier chapter
- Seite 675 und 676:
14.2. Committees 655In the case of
- Seite 677 und 678:
14.3. Boosting 657Exercise 14.2then
- Seite 679 und 680:
14.3. Boosting 6593. Make predictio
- Seite 681 und 682:
14.3. Boosting 661formE = e −α m
- Seite 683 und 684:
14.4. Tree-based Models 663Figure 1
- Seite 685 und 686:
14.4. Tree-based Models 665olds) to
- Seite 687 und 688:
14.5. Conditional Mixture Models 66
- Seite 689 und 690:
14.5. Conditional Mixture Models 66
- Seite 691 und 692:
14.5. Conditional Mixture Models 67
- Seite 693 und 694:
14.5. Conditional Mixture Models 67
- Seite 695 und 696:
Exercises 67514.6 (⋆) www By diff
- Seite 697 und 698:
Appendix A. Data SetsIn this append
- Seite 699 und 700:
A. DATA SETS 679Figure A.2The three
- Seite 701 und 702:
A. DATA SETS 681oil and water, and
- Seite 703:
A. DATA SETS 683t10t10−1−10x10x
- Seite 706 und 707:
686 B. PROBABILITY DISTRIBUTIONSBet
- Seite 708 und 709:
688 B. PROBABILITY DISTRIBUTIONSGam
- Seite 710 und 711:
690 B. PROBABILITY DISTRIBUTIONSand
- Seite 712 und 713:
692 B. PROBABILITY DISTRIBUTIONSof
- Seite 715 und 716:
Appendix C. Properties of MatricesI
- Seite 717 und 718:
C. PROPERTIES OF MATRICES 697to whe
- Seite 719 und 720:
C. PROPERTIES OF MATRICES 699for i
- Seite 721:
C. PROPERTIES OF MATRICES 701These
- Seite 724 und 725:
704 D. CALCULUS OF VARIATIONSFigure
- Seite 727 und 728:
Appendix E. Lagrange MultipliersLag
- Seite 729 und 730:
E. LAGRANGE MULTIPLIERS 709Figure E
- Seite 731 und 732:
REFERENCES 711ReferencesAbramowitz,
- Seite 733 und 734:
REFERENCES 713Bishop, C. M. (1991).
- Seite 735 und 736:
REFERENCES 715Choudrey, R. A. and S
- Seite 737 und 738:
REFERENCES 717Gamerman, D. (1997).
- Seite 739 und 740:
REFERENCES 719Jaakkola, T. and M. I
- Seite 741 und 742:
REFERENCES 721Advances in Neural In
- Seite 743 und 744:
REFERENCES 723Nag, R., K. Wong, and
- Seite 745 und 746:
REFERENCES 725Solla, T. K. Leen, an
- Seite 747 und 748:
REFERENCES 727G. Dorffner, H. Bisch
- Seite 749 und 750:
INDEX 729IndexPage numbers in bold
- Seite 751 und 752:
INDEX 731density network, 597depend
- Seite 753 und 754:
INDEX 733Hooke’s law, 580hybrid M
- Seite 755 und 756:
INDEX 735microstate, 51minimum risk
- Seite 757 und 758:
INDEX 737scale parameter, 119scalin
Change language