《统计学习方法（第二版）》李航

动手学深度学习（第二版）注释后代码【持续更新】

文章目录前言预备知识线性神经网络线性回归从零实现线性回归简洁实现softmax从零实现softmax简洁实现前言动手学深度学习的代码中用到一些python的特性，但是并没有解释，而且一些torch库函数也并没有做解释，自己也在各大库的官方文档里都查了，做出注释，让人可以看懂每一步。预备知识线性神经网络线性回归从零实现#线性回归从零实现importrandomimporttorchfromd2lim
亦梦亦醒乐逍遥·2023-01-17 09:29

《动手学深度学习》参考答案(第二版)-第二章

  最近在学习《动手学深度学习》，结合百度和课后的大家的讨论(侵删)，整理出这一份可能并不完全正确的参考答案(菜鸡的做题记录)，因为个人水平有限，有错误的地方欢迎在公众号联系我，后面我对错误进行更正时候，会在文章末尾鸣谢，在这里先感谢大家了。  因为上传图片有点模糊，在我的公众号中会有清晰的pdf版本给到大家，pdf中代码可以直接复制实践，欢迎大家关注我的公众号，发送神秘代码：d2l2，即可获得本
平平无奇小扑街·2023-01-17 09:51

机器学习实战第二版---第五节：神经网络

环境搭建使用anaconda搭建tensorflow2.0的环境，创建第一个模型，使用keras学习库中的序贯模型1.了解keras3.shape构建如下网络：几个注意点：1.在做输出层的选择上：创建模型后必须compile（）方法来指定损失函数和要使用的优化器交叉熵MLP.compile(loss=‘sparse_categorical_crossentropy’,optimizer=‘SGD’
菜椒爱菜鸟·2023-01-16 11:08

机器学习（李航统计学习方法）

目录绪论-资料介绍绪论-频率派vs贝叶斯派频率派的观点贝叶斯派的观点监督学习与无监督学习单变量线性回归模型表示代价函数梯度下降多变量线性回归多维特征多变量梯度下降梯度下降法实践1-特征缩放梯度下降法实践2-学习率特征和多项式回归正规方程逻辑回归分类问题假说表示判定边界代价函数简化的成本函数和梯度下降高级优化多类别分类：一对多正则化过拟合的问题代价函数正则化线性回归正则化的逻辑回归模型神经网络非线性
快乐的阿江江·2023-01-16 08:01

机器学习：《李航统计学方法》二

感知器他是二类分类的线性分类模型，输出的是实例的特征向量，而输出的是实例的类别。数据集是线性可分数据集和线性不可分的区别就是：是否可以将数据集的正实例点和负实例点完全正确地划分到超平面的两侧，也就是对所有y=1的实例都有wx+b>0,对y=-1的实例，都有wx+b<0感知机学习算法在采用不同的初值或者选取不同的误分类点的时候，解可以不同。并且感知机学习算法是基于随机梯度下降法的对损失函数的最优化算
关切得大神·2023-01-16 08:00

李航老师新作《机器学习方法》上市了！附购买链接

李航老师的《统计学习方法》第一版于2012年出版，讲述了统计机器学习方法，主要是一些常用的监督学习方法。第二版增加了一些常用的无监督学习方法，由此本书涵盖了传统统计机器学习方法的主要内容。
风度78·2023-01-16 08:00

《机器学习方法（第三版）——李航》学习笔记（二）附代码

目录三、第三章k近邻法1、k近邻算法2、k近邻模型模型距离度量k值的选择分类决策规则3、k近邻法的实现：kd树构造kd树搜索kd树四、第四章朴素贝叶斯法1、朴素贝叶斯的学习与分类2、朴素贝叶斯法的参数估计三、第三章k近邻法k近邻法是一种基本分类与回归方法。k近邻法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k近邻法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例
HitStuHan·2023-01-16 08:59

《机器学习方法（第三版）—— 李航》学习笔记（三）

目录五、第五章决策树1、决策树模型与学习决策树决策树与条件概率分布决策树学习2、特征选择信息增益3、决策树生成ID3算法4、决策树的剪枝CART算法五、第五章决策树决策树是一种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型
HitStuHan·2023-01-16 08:59

文末送书 | 李航老师新作！机器学习经典著作《统计学习方法》全新升级

李航著清华大学出版社2022-04-01ISBN:9787302597308定价:138.00元新书推荐今日福利｜关于本书｜本书在《统计学习方法》的基础上增加了深度学习的内容，全面系统地介绍了机器学习的主要方法
PaperWeekly·2023-01-16 08:59

《机器学习方法（第三版）—— 李航》学习笔记（一）附代码

有幸了解到李航博士新书《机器学习方法》（第三版），并第一时间买了下来，此书
HitStuHan·2023-01-16 08:28

我有一个计划001之数据挖掘面试（更新ing）

2.吴恩达的深度学习的基础知识过一遍深度学习笔记，公式手推3.李航《统计学习》方法挑面经中的重点手推公式，有时间全都看4.牛客网的面经将下载的面经都打印，然后针对每个题学习知识点
weixin_34410662·2023-01-15 11:55

大佬新书首发 | 《机器学习 公式推导与代码实现》正式出版！

关注过这本书的公众号读者应该知道，这本书在系列原创机器学习30讲的基础上，并参考了李航老师的《统计学习方法》和周志华老师的西瓜书《机器学习》的理论体系，从公式推导和代码实现两个维度来展示机器学习的基本内涵
人工智能与算法学习·2023-01-15 11:09

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算法channel·2023-01-15 11:09

人生第二本书！

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Datawhale·2023-01-15 11:08

新书首发 | 《机器学习 公式推导与代码实现》正式出版！（文末送书）

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风度78·2023-01-15 11:08

数据管理知识体系指南（第二版）-第四章——数据架构-学习笔记

目录4.1引言4.1.1业务驱动因素4.1.2数据架构成果和实施4.1.3基本概念4.2活动4.2.1建立企业数据架构4.2.2整合其他企业架构4.3工具4.3.1数据建模工具4.3.2资产管理软件4.3.3图形设计应用4.4方法4.4.1生命周期预测4.4.2图标使用规范4.5实施指南4.5.1就绪评估和风险评估4.5.2组织和文化4.6数据架构治理4.6.1数据架构治理活动4.6.2度量指标声
键盘上的五花肉·2023-01-15 10:36

【李航统计学习笔记】第五章：决策树

5.1树的定义树的最顶端叫根节点，所有样本的预测都是从根节点开始的每一个圆形节点表示判断，每个节点只对样本的某个属性进行判断。矩形节点是标记节点，走到矩形节点表示判断结束，将矩形节点中的标签作为对应的预测结果。怎么构建决策树？如果苹果的样本还有一个特征叫形状，我们为形状建立球形和立方型两个分支，显然所有的样本都会到球形分支里面去，这样的判断没有进行有效地划分。此外根据某个特征X，10个苹果中9个会
西风瘦马1912·2023-01-15 08:36

Camel实战第二版 第二章 Camel路由

Camel实战第二版第二章Camel路由第一部分：迈出第一步第一章：初识Camel第二章：Camel路由本章包含：Camel路由介绍引入“骑手摩配”场景FTP和JMS端点基础用法使用JavaDSL创建路由在
keep thinking·2023-01-14 10:08

Spring AOP实现用户登录统一验证功能

验证拦截功能1.6小结一.用户登陆统一验证功能1.1用户登录验证的几种方法第一版的用户登陆验证:在每个方法里获取session和session中的用户信息,如果用户存在,那么就认为登陆成功了,否则就失败了第二版的用户登陆验证
·2023-01-14 10:35

统计学习方法 第二版 读书笔记_第二章 感知机

感知机2.1感知机模型定义2.1(感知机)假设输入空间(特征空间)是X∈Rn\mathcalX\in\mathcalR^nX∈Rn,输出空间是Y={+1,−1}\mathcalY=\{+1,-1\}Y={+1,−1}.输入x∈Xx\in\mathcalXx∈X表示实例的特征向量,对应于输入空间(特征空间)的点;输出y∈Yy\in\mathcalYy∈Y表示实例的类别.由输入空间到输出空间的如下函数
EricZHAOedu·2023-01-13 22:05

李航统计学习方法(第二版)第二章 感知机学习笔记【理论篇】

感知机感知机的定义感知机的数学表达式感知机的几何意义感知机的目标函数数据集线性可分目标函数推导感知机的优化方法原始形式随机梯度下降批量梯度下降为什么用随机梯度下降而不用批量梯度下降对偶形式为什么要转化成对偶形式感知机的定义感知机是二分类线性分类模型，输入为实例的特征，输出为实例类别，实例类别取+1和-1。感知机是属于判别模型，因为其求出分离超平面直接将输入实例划分为正例和负例。感知机的数学表达式感
禅心001·2023-01-13 22:04

【机器学习笔记】《统计学习方法》第二章 感知机+随机梯度下降法

主要参考书目《统计学习方法》第2版，清华大学出版社参考书目MachineLearninginAction,PeterHarrington用于考研复试笔记，所以写的很简洁，自己能看懂就行。
Baolar_Code·2023-01-13 22:30

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第2章 感知机

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第2章感知机论文介绍特点模型结构损失函数优化目标感知机学习算法的原始形式举例算法收敛性感知机学习算法的对偶形式相关视频相关的笔记相关代码pytorchtensorflowkeraspytorchAPI
电信保温杯·2023-01-13 22:27

《统计学习方法第二版》学习笔记2——感知机

1理论部分1.1感知机模型1.2感知机学习策略1.3感知机算法1.3.1原始形式算法1.3.2对偶形式算法2代码部分2.1Perceptron2.2scikit-learn实例前言本文主要参考资料：《统计学习方法
sd3145265·2023-01-13 22:27

机器学习-统计学习方法第二版学习笔记-第二章 感知机

统计学习方法第二章感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略损失函数：误分类点到超平面的总距离。2.3感知机学习算法算法2.1随机梯度下降法算法2.2感知机模型对偶形式
xingS1992·2023-01-13 22:27

计算机视觉——一种现代方法（第二版）学习笔记

计算机视觉——一种现代方法（第二版）学习笔记第1章摄像机的几何模型如上左图所示，我们需要将一个空间点X映射到一个图像点x（3维->2维）上即根据右上图我们很容易推到处下面的变换：这个结论是将图像平面的原点设立在主轴与图像平面的交点上
遥之_CV学习在路上·2023-01-13 22:24

《统计学习方法(第二版)》学习笔记 第二章 感知机 代码实现

感知机代码实现首先先直接给出一个复制粘贴就可以运行的代码实例，让大家先感受一下感知机的代码的执行过程。数据集采用的是经典的鸢尾花数据集，sklearn.datasets中提供了鸢尾花数据集的接口可以直接使用，当然还有其他更多的数据集可以用来进行实验，比如非常有名的用于机器学习的数据库UCI，其中也包含了鸢尾花数据集，里面包含的大部分数据集的规模都很小，很适合初学者使用。importnumpyasn
忆殇DR·2023-01-13 22:54

统计学习方法——第2章感知机（个人笔记）

统计学习方法——第2章感知机（个人笔记）参考《统计学习方法》（第二版）李航感知机就是二分类的线性分类模型，输入为特征向量，输出只为+1、-1。
没用的阿鸡·2023-01-13 22:52

统计学习方法——第7章 支持向量机（个人笔记）

统计学习方法——第7章支持向量机（个人笔记）参考《统计学习方法》（第二版）李航支持向量机（supportvectormachines，SVM）是一种二分类模型，是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。
没用的阿鸡·2023-01-13 22:52

《统计学习方法》第 2 章“感知机”学习笔记

感知机是《统计学习方法》的介绍的第1个算法，是神经网络与SVM的基础。
liweiwei1419·2023-01-13 22:51

《统计学习方法第2版》学习笔记-第1章统计学习及监督学习概论

文章目录1.统计学习2.统计学习的分类2.1.基本分类2.2.按模型分类2.3.按算法分类2.4.按技巧分类3.统计学习方法的三要素3.1.模型3.2.策略3.3.算法4.模型评估与模型选择4.1.训练误差与测试误差
可以叫我才哥·2023-01-13 22:50

统计学习方法第二版 学习笔记 第二章 感知机

一、统计学习三要素1.1模型感知机是二分类线性分类模型，属于判别模型，对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面。其输出为实例的类别，取和二值，模型预测值由以下函数给出：其中，是符号函数，即1.1.1模型的假设空间定义在特征空间中的所有线性分类模型，即函数集合。1.2策略---经验风险最小化感知机算法假设数据集是线性可分的，采用基于误分类的损失函数，其含义是误分类点到超平面的总距
gss123_123·2023-01-13 22:45

全球存储简史（第二版）

三年后，我再次整理出来了全球存储简史（第二版）。谨以此文献给所有喜欢数据存储的朋友们！一滴水可以折射出太阳的光辉，一个数据可以告知你整个世界。一花一世界,一叶一菩提。
阿明观察·2023-01-13 19:01

统计学习方法学习笔记-06-逻辑斯谛回归与最大熵模型01

首先介绍逻辑斯谛模型，然后介绍最大熵模型，最后讲述逻辑斯谛回归与最大熵模型的学习算法，包括改进的迭代尺度算法和拟牛顿法逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛分布设XXX是连续随机变量，具有下列分布函数和密度函数：μ\muμ是位置参数，γ>0\gamma\gt0γ>0是形状参数，越小，分布函数在中心增长得越快F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γf(x)=F′(x)=e−(x−μ)/γγ(1+e−(x−
尔呦·2023-01-13 08:10

MIPI-CSI2详解

CSI-2是MIPICSI第二版，主要由应用层
kimginginging·2023-01-12 22:45

统计学习方法|决策树原理剖析及实现

原始blog链接：http://www.pkudodo.com/2018/11/30/1-5/前言《统计学习方法》一书在前几天正式看完，由于这本书在一定程度上对于初学者是有一些难度的，趁着热乎劲把自己走过的弯路都写出来
Dod_o_·2023-01-12 00:26

【机器学习、深度学习与强化学习】机器学习（1）---机器学习简介

参考资料很多，我先列一些我会用到的机器学习、深度学习的参考资料吧：1.西瓜书——周志华《机器学习》2.动手学深度学习——李沐3.B站李沐视频或者斯坦福CS329P4.youtube——李宏毅全套的公开课5.李航
旋转跳跃我闭着眼·2023-01-11 20:05

一个简单的MPC案例-基于多元线性回归模型

一个简单的MPC案例-基于多元线性回归模型1多元线性回归模型2MATLAB代码2.1第一版本2.2第二版本2.3第三版本（推荐）3控制效果3.1第一版本控制效果3.2第三版本控制效果如有错误，请多指正，
CV原理·2023-01-11 01:21

（一）感知机与python代码实现

参考李航老师的《统计学习方法》第二版知识点：感知机是二分类的线性分类模型，属于判别模型旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，目标求得一个超平面将正负例完全正确分开基于误分类的损失函数：L(w,b)
十二十二呀·2023-01-10 15:36

（二）KNN与python代码实现

李航老师《统计学习方法》第二版学习笔记知识点KNN是一种基本分类与回归方法三个基本要素：K值的选择、距离度量、分类决策规则直观解释：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的
十二十二呀·2023-01-10 15:36

统计学习方法——第9章 EM算法及其推广（个人笔记）

统计学习方法——第9章EM算法及其推广（个人笔记）参考《统计学习方法》（第二版）李航EM算法是一种迭代算法，每次迭代由两步完成：E步，求期望；M步，求极大。
没用的阿鸡·2023-01-10 12:10

统计学习方法——第10章 隐马尔可夫模型（个人笔记）

统计学习方法——第10章隐马尔可夫模型（个人笔记）参考《统计学习方法》（第二版）李航10.1隐马尔可夫模型的基本概念10.1.1隐马尔可夫模型的定义定义10.1（隐马尔可夫模型）隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型
没用的阿鸡·2023-01-10 12:10

汤国安《地理信息系统教程》（第二版）笔记（1）——概论

说明：本文为汤国安《地理信息系统教程》（第二版）笔记，适用于南京师范大学考研初试专业课地理信息系统842，主要内容为课本简化，带有些许个人理解。作者水平有限，难免错漏，如有还请指出。
ewanxiang·2023-01-10 10:00

李航 统计学习方法 第二版 课后习题答案 机器学习

李航《统计学习方法》课后习题答案（第2版）【李航课后习题解答+书中疑点推导+算法代码实现+可私聊耐心解答(48小时内回复)，包会！！】
#苦行僧·2023-01-10 09:39

统计学习方法代码实现练习：第二章感知机

尝试实现算法代码chapter2感知机#第二章:实现感知器的原始形式importnumpyasnpXX=np.array([[3,3],[4,3],[1,1]])YY=np.array((1,1,-1))eta=1w=np.array([0,0])b=0i=0whilei<3:check=YY[i]*(np.dot(w,np.transpose(XX[i]))+b)ifcheck<=0:w=w+e
Scarlett_work_hard·2023-01-10 07:27

《统计学习方法》第二章&第十二章：感知机和统计学习方法总结

监督学习，二分类根据损失函数：，求解优化问题求得：分离超平面，感知机模型目录一、统计学习方法总结二、感知机(Perceptron)三、感知机模型四、感知机策略五、感知机算法1、感知机算法原理2、感知机算法的原始形式
owxiaohei·2023-01-10 06:57

李航统计学习——第二章感知机（上）

第一章主要介绍了学习方法的三要素：模型、策略、算法这章主要介绍感知机1从模型来理解感知机概念感知机是一个二分类的线性分类模型。无论是机器学习还是深度学习，按着三要素走（模型->策略->算法）模型本质还是假设空间(HypothesisSpace)：所有可能的条件概率分布或决策函数。而假设空间（模型）是由参数空间决定的。【补】假设空间是所有可能决策函数的集合；而每个决策函数由一个参数向量决定；参数空间
就想做一条闲鱼·2023-01-10 06:56

R语言：感知机模型（二）

目录算法：感知机学习算法的对偶形式R语言代码效果展示相关文章资源获取算法：感知机学习算法的对偶形式李航《统计学习方法》（第2版）P44——算法2.2输入：线性可分的数据集T={(x1,
FightingBob·2023-01-10 06:54

R语言：感知机模型（一）

最近事情太多，导致这次停更时间有点长了，但是经过了这半年的学习，也学了不少东西，思考后决定，先把李航的《统计学习》这本书上的算法一一代码实现一下，来检测一下是否真的学会了，所以先分享给大家的是第二章：感知机模型
FightingBob·2023-01-10 06:23

如何读写txt文件 C++读和写txt文件操作 查找文件中存储的字符串中逗号的位置

C++读和写文件操作说明一、C++读和写文件操作说明文章目录C++读和写文件操作说明一、C++读和写文件操作说明1、打开方式2、实例代码2.1第一版代码2.2第二版代码二、补充部分C++:cin、cin.getline
Love coldplay·2023-01-09 14:19
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