百度云盤(pán)相關(guān)資料?:?論文 / PPT / 部分資料
? ? ? 算是對(duì)這篇論文自己學(xué)習(xí)的筆記吧，云盤(pán)里有提供論文以及作者后期相關(guān)工作論文镰矿，還有自己做presentation的PPT和遇到問(wèn)題所查的一些文獻(xiàn)悬包，關(guān)于求解凸優(yōu)化問(wèn)題的經(jīng)典算法（Bregman Algorithms）等。
? ? ? 以下只做部分摘要整理以及l(fā)ink分享棵譬，所用PPT內(nèi)不再專門(mén)上傳
? ? ? 這篇是ICML 2007 best paper award
為什么用多元高斯分布衡量脏嚷？以及關(guān)于高斯分布的介紹
1然眼、原文地址：模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)--- 2.3高斯分布 作者：Tony?（因?yàn)樽髡弑救说腷log圖片無(wú)法顯示，這里給的是他人的轉(zhuǎn)載
2葵腹、云盤(pán)上傳upc課件The multivariate gaussian distribution
為什么A的逆是協(xié)方差矩陣高每？
1屿岂、－協(xié)方差矩陣描述了一個(gè)隨機(jī)變量樣本集中各個(gè)分量之間的相關(guān)性。通過(guò)求逆鲸匿，排除變量之間的相關(guān)性的干擾爷怀。
? ? ? －正定，保持距離的positive带欢，以及三角不等關(guān)系
2运授、各種距離的介紹（講的比較全面，作為介紹了解
什么是信息熵吁朦？KL散度的介紹
1、3月機(jī)器學(xué)習(xí)在線班第六課筆記--信息熵與最大熵模型（這篇對(duì)信息熵的介紹是比較淺顯易懂的
2渡贾、[ML]熵逗宜、KL散度、信息增益空骚、互信息-學(xué)習(xí)筆記
關(guān)于Bregman算法
淺談凸優(yōu)化問(wèn)題中的Bregman迭代算法（如果看論文覺(jué)得比較困難纺讲，可以看一下別人的學(xué)習(xí)筆記
