Die in PRML beschriebenen Figuren werden hauptsächlich mit Python, Matplotlib und Numpy erstellt.
Ich weiß also nichts über Codierungspraktiken Bitte kommentieren Sie, wenn der Code verschmutzt oder die Berechnungseffizienz schlecht ist.
Artikel, die nicht verlinkt sind, sind die Artikel, die aufgelistet werden. Ich werde etwas Freizeit finden und viel schreiben.
| Kapitel | Inhalt |
|---|---|
| Kapitel 1 Vorwort | Abbildung 1.4 Polygonkurvenanpassung |
| Kapitel 1 Vorwort | Abbildung 1.15 Verzerrung bei der wahrscheinlichsten Schätzung der Gaußschen Verteilung |
| Kapitel 1 Vorwort | Abbildung 1.17 Bayes-Kurvenanpassung |
| Kapitel 1 Vorwort | Übung 1.4 Nichtlineare Transformation der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion |
| Kapitel 2 Wahrscheinlichkeitsverteilung | Figur 2.5 Richtungsverteilung |
| Kapitel 2 Wahrscheinlichkeitsverteilung | Figur 2.7 Gaußsche Verteilung |
| Kapitel 2 Wahrscheinlichkeitsverteilung | Figur 2.Bedingte Verteilung der 9-Gauß-Verteilung |
| Kapitel 2 Wahrscheinlichkeitsverteilung | Figur 2.Durchschnitt von 12 Gaußschen Verteilungen |
| Kapitel 2 Wahrscheinlichkeitsverteilung | Figur 2.13 Gammaverteilung |
| Kapitel 2 Wahrscheinlichkeitsverteilung | Figur 2.14 regelmäßig-Gammaverteilung |
| Kapitel 2 Wahrscheinlichkeitsverteilung | Figur 2.16 Verteilung der Schüler |
| Kapitel 2 Wahrscheinlichkeitsverteilung | Figur 2.19 von Mieses Vertrieb |
| Kapitel 2 Wahrscheinlichkeitsverteilung | Figur 2.25 Methode zur Schätzung der Kerneldichte |
| Kapitel 2 Wahrscheinlichkeitsverteilung | Figur 2.26 K Nachbarschaftsmethode |
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