• 2.1 Introduction • 2.2 Polynomial Curve Fitting: A Toy • 2.3 Over-fitting • 2.4 Cross-Validation • 2.5 Regularization • 2.6 Linear Basis Function Models • 2.7 Least Squares Revisited • 2.8 Bayesian Linear Regression
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《贝叶斯学习与随机矩阵及在无线通信中的应用 BI-RM-AWC》课程教学资源（学习资料）Random Matrix Theory and Wireless Communications
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电子科技大学：《贝叶斯学习与随机矩阵及在无线通信中的应用 BI-RM-AWC》课程教学资源（课件讲稿）05 Free Probability
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电子科技大学：《贝叶斯学习与随机矩阵及在无线通信中的应用 BI-RM-AWC》课程教学资源（课件讲稿）07 Analysis of neural networks - a random matrix approach
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6.1 Non-asymptotic Analysis: Concentration inequality 6.2 Non-asymptotic Analysis: extreme singular values
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1. Continuing Mapping Theorem 2. Silverstein Theorem
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电子科技大学：《贝叶斯学习与随机矩阵及在无线通信中的应用 BI-RM-AWC》课程教学资源（课件讲稿）04 Asymptotic Spectrum Theorems（3/4）
文件格式: PDF大小: 501.5KB页数: 33
电子科技大学：《贝叶斯学习与随机矩阵及在无线通信中的应用 BI-RM-AWC》课程教学资源（课件讲稿）04 Asymptotic Spectrum Theorems（2/4）
文件格式: PDF大小: 490.44KB页数: 37
1 Introduction 2 Real and Complex Wigner matrices 3 Hermite polynomials, spacings, and limit distributions for the Gaussian ensembles 4 Some generalities 5 Free probability
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电子科技大学：《贝叶斯学习与随机矩阵及在无线通信中的应用 BI-RM-AWC》课程教学资源（课件讲稿）04 Asymptotic Spectrum Theorems（1/4）
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