Créons un diagramme PRML avec Python, Numpy et matplotlib.

Les figures décrites dans PRML sont principalement créées en utilisant python, matplotlib et numpy.

Je ne sais rien des pratiques de codage, donc Veuillez commenter si le code est sale ou si l'efficacité du calcul est mauvaise.

Les articles qui ne sont pas liés sont les articles qui seront répertoriés. Je trouverai du temps libre et j'écrirai beaucoup.

chapitre Contenu
Chapitre 1 Préface Figure 1.4 Ajustement de la courbe polygonale
Chapitre 1 Préface Figure 1.15 Biais dans l'estimation la plus probable de la distribution gaussienne
Chapitre 1 Préface Figure 1.17 Ajustement de courbe de Bayes
Chapitre 1 Préface Exercice 1.4 Transformation non linéaire de la fonction de densité de probabilité
Chapitre 2 Distribution des probabilités Figure 2.5 Distribution Diricle
Chapitre 2 Distribution des probabilités Figure 2.7 Distribution gaussienne
Chapitre 2 Distribution des probabilités Figure 2.Distribution conditionnelle de la distribution 9 Gaussienne
Chapitre 2 Distribution des probabilités Figure 2.Moyenne de 12 distribution gaussienne\muRaisonnement bayésien pour
Chapitre 2 Distribution des probabilités Figure 2.13 Distribution gamma
Chapitre 2 Distribution des probabilités Figure 2.14 régulier-Distribution gamma
Chapitre 2 Distribution des probabilités Figure 2.16 Distribution t de Student
Chapitre 2 Distribution des probabilités Figure 2.19 Distribution de von Mieses
Chapitre 2 Distribution des probabilités Figure 2.25 Méthode d'estimation de la densité du noyau
Chapitre 2 Distribution des probabilités Figure 2.26 K méthode de voisinage

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