《统计学习方法（第二版）》李航第35页

高中奥数 2022-03-25

2022-03-25-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷不等式的解题方法与技巧苏勇熊斌证明不等式的基本方法P067习题06）求证:对于任意实数、,存在中的和,使得并问上述命题中的改或是否仍成立?

天目春辉·2023-01-29 21:41

flutter文章总结

Flutter官方网站：Flutter官网Flutter中文官网Flutter中文网Flutter中文网开发文档Flutter书籍学习篇：Flutter实战第二版在线阅读Github：Flutter实战第二版源码

爱你为你做饭·2023-01-29 20:02

Maltab在数学建模中的应用（第二版）——读书笔记下

Maltab在数学建模中的应用（第二版）——读书笔记下1彩票中的数学2002B总结2露天卡车调度问题2003B总结3奥运会商圈规划问题2004A总结4交巡警服务平台的设置与调度2011B题1：优化警台管辖范围题

HTUer的编程之路·2023-01-29 19:00

数据库原理及应用(第二版随学随记)

DosLT·2023-01-29 18:45

《统计学习方法》-李航、《机器学习-西瓜书》-周志华总结+Python代码连载（二）--线性模型（Linear model）

一、线性回归（Linearregression）线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记，用公式表达为：,使得。那么怎么求得w，b呢？基本使用最小二乘法和梯度下降。最小二乘法：最小化均方差函数（本连载一中有相关解释）。梯度下降：是一种迭代算法。选取适当的初值，不断迭代，更新参数值，进行目标函数的极小化，直到收敛。由于负梯度方向是使函数值下降最快的方向，在迭代的每一步，以负梯度方向

xiao韩·2023-01-29 16:49

论文精读-基于双目图像的视差估计方法研究以及实现

基于双目图像的视差估计方法研究及实现第一章绪论1.1课题的研究背景与意义1.2双目视差估计的研究现状1.2.1传统立体匹配方法研究现状1.2.2统计学习方法研究现状1.2.3深度学习方法研究现状第一章绪论

【一叶知秋か]·2023-01-29 14:50

机器学习实战(第二版)读书笔记(3)——膨胀卷积，WaveNet

一、基础知识对于一个卷积层，如果希望增加输出单元的感受野，一般可以通过三种方式实现：增加卷积核的大小增加层数（比如两层3×3的卷积可以近似一层5×5卷积的效果）在卷积之前进行池化操作其中第1，2种方法会引入额外参数，第三种方法会丢失信息。膨胀卷积是一种不增加参数数量，同时增加输出单元感受野的一种方法。空洞卷积通过给卷积核插入“空洞”来变相地增加其大小（跳过部分）．如果在卷积核的每两个元素之间插入−

爱晒太阳的胖子·2023-01-29 14:18

机器学习实战(第二版)读书笔记(2)—— LSTM&GRU

刚接触深度学习半年的时间，这期间有专门去学习LSTM，这几天读机器学习实战这本书的时候又遇到了，感觉写的挺好的，所以准备结合本书写一下总结方便日后回顾。如有错误，欢迎批评指正。一、LSTM优势：可在一定程度上解决RNN短期记忆的问题。注：由于数据在遍历RNN时会经过转换，因此在每个时间步长都会丢失一些信息。一段时间后，RNN的状态几乎没有任何最初输入的痕迹。1.1LSTM神经元图1：LSTM单元如

爱晒太阳的胖子·2023-01-29 14:37

函数间隔和几何间隔

根据李航老师书，自己理清一下对于函数间隔和几何间隔部分的理解。

NIckWJJ·2023-01-29 10:23

香蕉树上第三根芭蕉——支持向量机（SVM）中函数间隔和几何间隔的理解及二者关系的证明推导

通过去抠书上字眼，如李航的统计学习方法，上面对于函数间隔和几何间隔描述分别是表示训练数据集到超平面距离，表示样本数据集到超平面距离，似乎没有什么区别。

香蕉树上看芭蕉·2023-01-29 10:22

代码坏味道：可变的数据

（2）可变的数据可变数据是《重构》第二版新增的坏味道

GuangHui·2023-01-29 09:02

春天般的感觉(第二版)

美丽的事物，无论什么季节，都会永存，只要你拥有会发现的慧眼，就能找到春天。——题记寒冬腊月，我们踏着冰雪，走在冷风中。一路上，除了白色，还是白色，丝毫看不出生命的迹象，大地好像被白色占领了。到处都是雪，没有点滴绿色，盯着白雪皑皑的雪地，眼睛都麻木了

凰筱枫·2023-01-29 04:42

《大学攻略：告诉你真相》第二版已出版上架

我们的口号是：欢迎投稿，一起写书。各大平台购买地址如下：1.百度阅读（首发）2.豆瓣阅读3.多看阅读4.亚马逊阅读5.掌阅ireader6.百度阅读（机械工业出版社）。。。。。。

司风惜语·2023-01-29 01:21

代码生成器2.0发布 Java也能开发漂亮的界面

好的工程就是有统一的结构，有标准的模版，但是无奈每个工程师都有自己的习惯，有了这款神器，相信团队的代码质量绝对会有质的提升第二版到底做了什么，我放弃第一版的基础上进行升级，而是直接新创建项目，因为界面变化很大

LOVE信·2023-01-28 20:54

高中奥数 2022-03-27

构造恒等式恒等式可以看作是最强的不等式,有时候,通过补充不等式中略去的那些项或因式,可以得到隐藏在其背后的恒等式,这样往往能找到证题的突破口,因为恒等式的结果是显然的.2022-03-27-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷不等式的解题方法与技巧

天目春辉·2023-01-28 19:10

吴军数学之美第二版学习笔记2

第二章自然语言处理---从规则到统计一、概念和主题1，语言的数学本质：我们把一个要表达的意思，通过某种语言的一句话表达出来；如果对方懂得这门语言，他或者她就可以用这门语言的解码方法获得说话人要表达的意思。2，图灵测试：图灵博士提出了一种验证机器是否有智能的方法，那就是，让人和机器交流，如果人无法判断自己交流的对象是人还是机器，就说明这个机器有智能了。3，规则4，统计二、延伸阅读1，1956年夏天的

汤普森·2023-01-28 15:36

Ceph介绍及原理架构分享

苍山雪麓·2023-01-28 13:20

《Effective Java第二版》阅读小记

方法的签名（signature）由它的名称和所有参数类型组成；签名不包括它的返回类型。考虑用静态工厂方法代替构造器比如EnumSet的静态工厂方法，如果它的元素有64个或者更少，静态工厂方法就会返回一个RegalarEnumSet实例，用单个long进行支持；如果有65个元素或以上，工厂返回JumboEnumSet，用long数组进行支持。服务提供者框架：①服务接口；②服务提供者注册API；③服务

蒙多的菜刀·2023-01-27 20:51

一次简单的重构练习记录

在等待马丁大叔的《重构》第二版的艰难日子里，恰巧在一本书里看到了一个C#的重构的例子，觉得不错，就转成了Java版的，在此记录一下整个过程。

编程青年·2023-01-27 13:49

Python函数的应用--汇率转换函数示例（第九章）

#python从入门到精通（第二版）个人编码#第九章函数#形式参数实际参数string类值传递不改变实际参数值list类引用传递改变实际参数的值#位置参数传递时数量有数量及先后顺序要求，关键字参数使用形式参数名称赋值

zjoy828·2023-01-27 11:58

【人工智能系列经典图书翻译】可解释机器学习（第二版）第4章数据集

第4章数据集在整本书中，所有的模型和技术都是应用在可在线免费获得的真实数据集上。我们将根据任务的不同而使用不同的数据集，分别是分类、回归和文本分类。4.1自行车租赁（回归）此数据集包含了从华盛顿Capital-Bikeshar公司获取的的每天的自行车租赁数，以及所处的季节和当天天气。Capital-Bikeshare公司非常慷慨的公布了这些数据。Fanaee-T和Gama为这些数据添加了天气和季节

上下求索.·2023-01-27 07:39

统计学习方法学习笔记（5）决策树

决策树5.1.决策树模型与学习5.2.特征选择5.3.决策树的生成5.4.决策树的剪枝5.5.CART算法决策树基本概述：算法类别：一种基本的分类和回归方法；基本结构：呈现树形结构，在分类问题中表示基于特征对实例进行分类的过程。主要优点：模型具有可读性，分类速度快。一般步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。5.1.决策树模型与学习决策树的定义：分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构

北岛寒沫·2023-01-26 23:16

对哈利波特世界的经济运行的一点猜测第二版

上世纪90年代中期一本风靡世界的奇幻小说---哈利波特被全世界的青少年们奉为圭臬。在这本书中，故事从1991年，主角哈利波特11岁收到魔法学校霍格沃茨的邀请函开始，再到他18岁打败大魔王伏地魔为止。然而书中魔法世界的经济活动却与当时英国社会大不相同。以巫师之间所用的流通货币为例，巫师之间的交易一般用金加隆、银西可等有色金属作为交易媒介，而不是现代国家发行的以纸币形式的法定货币。同时在书中，没有看到

虎啸返山岭·2023-01-26 16:12

西瓜书，南瓜书第六章：支持向量机

之前跟着统计学习方法对支持向量机进行了推导和学习，这次跟着datawhale和西瓜书又对支持向量机进行了深入复习，发现很多没有注意到的点，更为理解一些操作。

何草不玄丶·2023-01-26 12:13

《统计学习方法》读书笔记——感知机

刚开始学习机器学习算法不久，看了李航老师的《统计学习方法》，对我的帮助很大，让我从什么都不知道到现在有了初步的概念，现在打算回过头来整理一下读书时的思考，希望能加深自己的理解，如果能对看这篇文章的小伙伴有所帮助那就更好了

xuqn0606·2023-01-25 12:35

《统计学习方法》学习笔记 chapater2——感知机

按照统计学习方法三要素来学习：模型、策略、算法。模型定义比较冗长，自己去看，只说核心点，模型函数：f(x)=sign(wT⋅x+b)f(x)=sign(w^T\cdotx+b)f(x)

nullpo_·2023-01-25 12:05

统计学习方法读书笔记3-感知机SVM

文章目录1.感知机模型2.感知机的学习策略1.数据集的线性可分性2.感知机学习策略3.感知机学习算法1.原始形式-随机梯度下降法2.对偶形式4.感知机算法收敛性证明感知机是二类分类的线性分类模型，其输入是实例的特征向量，输出为实例的类别，属于判别模型。感知机旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法，对损失函数进行极小化，得到感知机模型。1.感知机模

哎呦-_-不错·2023-01-25 12:34

统计学习方法学习笔记1——感知机模型

1.感知机学习算法的原始形式输入：训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},其中xi属于R，yi属于{+1,-1},i=1,2,...,n;学习率h(0

ChaucerG·2023-01-25 12:31

《统计学习方法》学习笔记——感知机数学推导

1.什么是感知机感知机是二类分类的线性模型。2.核心思想找一个超平面，把正例和负例分开。我们可以用来表示这个超平面。（w=(x1,x2,x3,…)为法向量，决定了超平面的方向；b为截距，决定了超平面与原点的距离）我们把决策函数定义为：当wx+b>=0时，f(x)=+1，样本被分为正类；当wx+b=0的点来说，如果他被错误分类了，即预测值y=-1；对于负类点，y=+1。所以最终把他们相乘，得到的肯定

逃课去学习:)·2023-01-25 12:31

统计学习方法学习笔记（4）朴素贝叶斯法

朴素贝叶斯法4.1.朴素贝叶斯法的学习与分类4.1.1.基本方法4.1.2.后验概率最大化的含义4.2.朴素贝叶斯法的参数估计4.1.朴素贝叶斯法的学习与分类4.1.1.基本方法朴素贝叶斯模型中的训练数据集由输入变量和输出变量的联合概率分布产生。朴素贝叶斯法通过训练数据集学习联合概率分布。具体地，学习先验概率分布和条件概率分布。朴素贝叶斯法的假定：朴素贝叶斯法进行了条件独立性假设，也就是假设各个特

北岛寒沫·2023-01-25 12:58

李航：统计学习方法学习笔记 2 感知机三问

李航：统计学习方法学习笔记2感知机三问1.空间中任意一点x0到超平面S的距离公式推导2.Novikoff定理中为何可以直接令∣∣w^opt∣∣=1||\hatw_{opt}||=1∣∣w^opt∣∣=1

雪清Fand·2023-01-25 12:58

统计学习方法学习笔记（3）K近邻法

K近邻法3.1.K近邻算法3.2.K近邻模型3.3.K近邻法的实现：kd树3.1.K近邻算法算法步骤：给定一个训练数据集，对于一个新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于哪一个类，就把该输入实例分为这个类。最邻近算法：最邻近算法是K=1时的特殊情形。K近邻算法特点：K近邻算法没有显式的学习过程。3.2.K近邻模型K近邻模型的三个基本要素：距离度量、K值的选择、

北岛寒沫·2023-01-25 12:28

统计学习方法学习笔记（2）感知机

感知机2.1.感知机模型2.2.感知机学习策略2.3.感知机学习算法感知机的概述：感知机是用于二分类的线性分类模型。输入为实例对象的特征向量，输出为实例的类别，类别用±1表示。感知机将实例划分为正负两类分离超平面，属于判别模型。感知机算法通过随机梯度下降法进行求解。感知机算法的优点在于简单且易于实现。感知机算法是神经网络算法和支持向量机算法的基础。2.1.感知机模型感知机的定义：假设输入空间包含于

北岛寒沫·2023-01-25 12:26

数学建模之理想解法（TOPSIS）

本文参考的是司守奎，孙兆亮主编的数学建模算法与应用（第二版）TOPSIS的基本思路就是从各个特征中各自抽取出最优的特征值构成一个虚拟实际不存在的解，称之为正理想解；再从各个特征中各自抽取出最劣的特征值构成另一个实际不存在的解

Icy Hunter·2023-01-25 10:13

马尔可夫链(Markov chain)的性质

本文内容主要参考：李航老师的《统计学习方法》以下介绍离散状态马尔可夫链的性质。可以自然推广到连续状态马尔可夫链。

Fo*(Bi)·2023-01-24 17:49

马尔可夫链(Markov chain)的基本认识

本文内容主要参考：李航老师的《统计学习方法》还有看看马尔科夫链一、马尔可夫链在统计学中的定义马尔可夫链（MarkovChain），描述了一种状态序列，其每个状态值取决于前面有限个状态。

Fo*(Bi)·2023-01-24 17:19

复现经典：《统计学习方法》第 4 章朴素贝叶斯

本文是李航老师的《统计学习方法》[1]一书的代码复现。作者：黄海广[2]备注：代码都可以在github[3]中下载。我将陆续将代码发布在公众号“机器学习初学者”，敬请关注。

湾区人工智能·2023-01-24 11:44

射频电路设计理论与应用第二版_射频IC设计实践视频终于录制完成了

经过长达半年时间的准备，到今天为止终于把射频IC设计实践课程的全部视频录制完成了，接下来就是花些时间进行视频的检查和剪辑等后期工作了。本以为每节课大概是45分钟左右，结果录制的时候基本上每节课都是1个多小时，总共18节课，超过20小时的视频时长。好在终于录完了，长舒一口气啊，感觉嗓子可以好好休息一下了，长时间连续讲课真不容易，录完一节课以后都不想说话了，再次向讲台上的老师们致敬啊。抓紧时间进行后期

weixin_39895995·2023-01-24 09:22

第十五章第十五章异步A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic，A3C)-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）

【强化学习系列】第一章强化学习及OpenAIGym介绍-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）第二章马尔科夫决策过程和贝尔曼等式-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）第三章动态规划

松间沙路hba·2023-01-23 15:41

【ML·机器学习】S1P1统计学习

【ML·机器学习】S1·统计学习方法，为：【ML·机器学习】系列博客第一部分内容，内容主要相关数学、统计学等理论与计算机知识的结合。本节S1P1主要内容为介绍统计学习的相关概念，特点，对象，目的等。

脚踏实地的大梦想家·2023-01-22 12:30

AI工程师技术学习进阶指南

数学基础微积分《北京大学高等数学B》线性代数北京大学出版社，《线性代数简明教程》MIT的线性代数公开课概率论与数理统计李航《统计学习方法》朴素概率论钟开来概率论朴素统计学理论北京大学出版社，《概率论与数理统计下册

保护我方鲁班七号·2023-01-20 13:08

一维测量的一种实现

主要参考《机器视觉算法与应用（第二版）》3.7节。一维边缘定义这里建议提前阅读《数字图像处理（第四版）》3.6.1节和10.2节。我们认为在图像中从背景至目标像素灰度发生突变的位置作为边缘。

zhashung001·2023-01-19 12:49

深度学习（1）——Pytorch基础

深度学习（1）——Pytorch基础作者：夏风喃喃参考：《动手学深度学习第二版》李沐文章目录深度学习（1）——Pytorch基础一.数据操作二.数据预处理三.绘图四.自动求导五.概率论导入相关包：importtorch

夏风喃喃·2023-01-19 08:15

力扣刷题——剑指Offer（第二版）|| JAVA语言|| Day2[重建二叉树，用两个栈实现队列]

目录1.重建二叉树【题目】【思路】【代码】2.用两个栈实现队列【题目】【思路】【代码】1.重建二叉树【题目】输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请构建该二叉树并返回其根节点。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。Input:preorder=[3,9,20,15,7],inorder=[9,3,15,20,7]Output:[3,9,20,null,null,15,7]Inpu

我不算小饼干·2023-01-19 07:35

力扣刷题——剑指Offer（第二版）|| JAVA语言|| Day3[斐波那契数列，青蛙跳台阶问题，旋转数组的最小数字]

1.斐波那契数列【题目】【思路】暴力递归法：看代码动态规划法：看代码矩阵求幂法：看代码【代码】暴力递归法classSolution{publicintfib(intn){if(nnumbers[l]){returnnumbers[l];}intmid=(r+l)/2;//如果中间大于最左，那么左半边是顺序的，不存在有最小的可能if(numbers[l]numbers[mid]){r=mid;//剩

我不算小饼干·2023-01-19 07:35

采用WPF开发第二版OFD阅读器，持续完善中，敬请期待

本人研究OFD多年，采用C#和QT开发了一系列ofd相关软件。在这些产品中，阅读器始终占据着非常重要的位置。阅读器是直接面向最终客户的产品、是集OFD各类知识之大成的产品。市面上的阅读器产品林林总总，总感觉差强人意。本人决定全新开发一款OFD阅读器。新款阅读器要达到如下目标：1性能优化：文档秒开、阅读流畅。2文档转换：支持将ofd转换为图片、文本、PDF。3验真：快速验证签章。4打印：支持个性化打

qq_13712486·2023-01-19 01:41

《统计学习方法》Chapter.4 朴素贝叶斯（naive Bayes）

NaiveBayes朴素贝叶斯理论基本方法输入空间：X⊆RnX\subseteqR^nX⊆Rn为nnn维离散向量空间的集合（本文只介绍离散特征空间下的朴素贝叶斯方法）输出空间：Y={c1,c2,...,cK}Y=\{c_1,c_2,...,c_K\}Y={c1,c2,...,cK}训练数据集：T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2

taotaoiit·2023-01-18 17:41

朴素贝叶斯模型（naive bayes）

朴素贝叶斯模型（naivebayes）注：本博客为周志华老师《机器学习》的读书笔记，但同时也参考了李航老师的《统计学习》方法，以及其他资料（见参考文献），虽有自己的理解，但博客里的例子是基于《机器学习》

天泽28·2023-01-18 17:38

机器学习 day1

书籍链接：http://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/一、线性回归对于「线性模型」的内容，那我们就来看看「西瓜书」「统计学习方法」「ESL」「PRML」这几本书大概是怎么来讲解这部分内容的

dcr-lzh·2023-01-18 14:16

统计学习方法读书笔记第五章：决策树

统计学习方法读书笔记第五章：决策树决策树决策树模型与学习特征选择决策树的生成决策树的剪枝CART算法CART剪枝决策树决策树是一种基本的分类与回归方法。

LYPG·2023-01-17 12:48

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