【周志华第6页

《机器学习》周志华课后习题答案——第四章 (1-5已完结)

《机器学习》周志华课后习题答案——第四章(1-5已完结)文章目录《机器学习》周志华课后习题答案——第四章(1-5已完结)一、试证明对于不含冲突数据(即特征向量完全相同但标记不同)的训练集,必存在与训练集一致

Messor2020·2022-12-26 16:26

异常值挖掘方法——孤立森林Isolation Forest

第二部分介绍孤立森林算法（iForest），IsolationForest简称iForest，该算法是周志华在2010年提出的一个异常值检测算法，在工业界很实用，算法效果好，时间效率高。

贪玩懒悦·2022-12-26 11:51

机器学习数据预处理之字符串转数字

在机器学习中有很多特征有可能是字符串类型的：如周志华老师的西瓜书中西瓜的色泽、纹理、根茎等等。计算机对字符串的特征是无能为力的，所以将字符串特征映射成数字就成了一个唯一的选择。

weixin_44222183·2022-12-26 10:49

机器学习笔记（十）-支持向量机（SVM）

本次学习笔记主要记录学习机器学习时的各种记录，包括吴恩达老师视频学习、李宏毅老师视频学习、周志华老师的《机器学习》（西瓜书）以及李航老师的《统计学习方法》。

997and·2022-12-26 09:45

机器学习＜支持向量机＞—matlab代码#1

测试样本代码提示：代码不包含SMO解法参考书籍：《机器学习》周志华m=1;test1=[];test2=[];fori=1:35x=rand(1);y=rand(1);ifx>y&&x>0&&y>0test2

Sumsonw·2022-12-26 09:40

【机器学习-周志华】学习笔记-第六章

记录第一遍没看懂的记录觉得有用的其他章节：第一章第三章第五章第六章第七章第八章第九章第十章十一章十二章十三章十四章十五章十六章6.2对偶问题支持向量机的基本型：他转换成对偶问题算一个标准问题（数学细节解释在附录）。首先转换成数学的标准写法，即1−yi(wTxi+b)≤01-y_i(w^Tx_i+b)\le01−yi(wTxi+b)≤0；由于拉格朗日乘子法要求约束是等于0，而我们这里是小于等于0，因

vircorns·2022-12-26 09:39

机器学习-支持向量机

2.2策略——最优化目标函数2.3算法——拉格朗日对偶法三、软间隔与支持向量回归3.1算法原理3.2软间隔3.3支持向量回归(SVR)总结前言本文主要记录了有关机器学习问题中支持向量机的部分，思路均来源于周志华老师

第三人称&寒飔·2022-12-26 09:36

《机器学习》（周志华）第6章支持向量学习心得笔记

第6章支持向量机学习心得间隔与支持向量支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）的主要目的就是在特征空间中找到距离正反例最远的分离超平面，由于是“最远”因此与上一章感知机里初值敏感，由误分类点修正最后得到的“初值敏感”的超平面不同，对于线性可分的（linearlyseparable）数据集，SVM确定的分离超平面是唯一的，超平面上的点可以用“平面”方程表示：wTx+b=0\bo

ML--小小白·2022-12-26 09:34

从零开始的机器学习--支持向量机

本文参考机器学习周志华基础内容如下由上述原理，给出利用不使用核函数和软间隔的SVM处理用LAD降至2维的iris数据集的MATLAB源程序main.mticclear;clc%导入数据loadmatlab.matglobalDD.X1

zed_zch·2022-12-26 09:32

【机器学习-周志华】阅读笔记-第六章-支持向量机

第六章支持向量机着实花了我不少功夫，以下是笔者的理解，如有谬误，欢迎指正。目标：给定训练样本集，分类学习最基本的想法是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开，但能将训练样本分开的划分超平面可能有很多，支持向量机算法，目的就是为了找到最好的划分超平面。预备知识：点到面距离的计算首先，对于平面上的两个点：x'，x''，均满足平面方程，有：原理：将x，x'构成的向量投影到单位法

Steven_Jackson·2022-12-26 08:30

周志华机器学习-支持向量机

周志华机器学习-支持向量机第一章绪论第二章模型评估与选择第三章线性模型第四章决策树第五章支持向量机第六章神经网络第七章贝叶斯分类器第八章集成学习和聚类–文章目录周志华机器学习-支持向量机一、支持向量机基本型二

馒头没有馅儿yolo·2022-12-26 08:59

【周志华_机器学习】阅读笔记第四章决策树

阅读笔记第四章决策树决策树模型中的一般步骤为图4.2.目的是为了训练得出一个基于属性不同进行分类的分类边界，直观表示则为一棵决策树。而章节中主要难点集中在如何划分节点，也就是第八步最终得出类似图4.1的决策树4.2.1信息增益，见P75-P77示例：通过各个属性的信息熵来判断结点的“纯度”，进而定义了一个信息增益来计算结点的纯度，最终选股最大的信息增益进行决策树的建立。4.2.2增益率，为解决信息

风⃰同学·2022-12-26 04:53

周志华《机器学习》笔记（四）——第4章决策树

第4章决策树1、基本概念2、算法流程（融合各种技巧）1、基本概念树：除了根结点，任何结点都有且仅有一个前驱的数据结构。(具有递归和分层的特性)逻辑结构：“一对多”的树形结构。存储结构：双亲表示法、孩子表示法、孩子兄弟表示法。决策树：基于树结构进行决策的机器学习算法。叶结点：决策结果，即最终分类结果，好瓜坏瓜。非终端节点：属性测试，即决策的中间过程，将得到决策结果或导出进一步细分的决策问题。2、算法

不会写代码的牛马·2022-12-26 04:20

机器学习笔记(第四章决策树)

机器学习（周志华著）Datawhale打卡第三天第四章决策树算法基本流程决策树是一种常见的机器学习算法。以二分类任务为例，算法从根节点开始，经过若干内部节点判断，到达某个叶子节点判定结果。如图所示。

猪里程·2022-12-26 04:18

【读书笔记】周志华机器学习第五章神经网络

第五章神经网络1神经元模型2感知机和多层网络3误差反向传播算法4局部极值点和鞍点5其他神经网络6参考文献1神经元模型在生物神经网络中，一个神经元A与其他神经元相连。当它兴奋时，会向相连的神经元B发送化学物质改变相连神经元B的电位。相连神经元B的电位超过阈值则会被激活开始兴奋，然后向相连的神经元C发送化学物质。∑i=1nwixi\sum\limits_{i=1}^{n}w_ix_ii=1∑nwixi

CQ小熊家·2022-12-25 12:31

【补充知识】支持向量机和核函数

Domainadaptationundertargetandconditionalshift.”InternationalConferenceonMachineLearning.2013.这篇里讲到要用核函数的方法避免计算协变量，就从周志华老师的西瓜书上找了章节来看

ViviranZ·2022-12-25 10:55

Github | 博士大佬“神经网络”手推笔记完结版

编辑：Sophia计算机视觉联盟报道|公众号CVLianMeng导读：本笔记是博士AI系列笔记，本文带来的是周志华《机器学习》第五章笔记本内容同步更新至Github上：https://github.com

机器学习算法那些事·2022-12-24 20:51

第27期 Datawhale 组队学习吃瓜教程——西瓜书+南瓜书第一章和第二章 / 周志华《机器学习》

摘要：本文是包含第一章和第二章的理论及推导内容说明：本次学习是基于西瓜书，南瓜书，及部分网上参考资料（链接会放在最后）目录摘要：本文是包含第一章和第二章的理论及推导内容说明：本次学习是基于西瓜书，南瓜书，及部分网上参考资料（链接会放在最后）第一章绪论1.1理论1.1.1基本术语1.1.2假设空间1.1.3版本空间1.1.4归纳偏好1.2理论推导第二章模型评估和选择2.1理论2.1.1经验差和过拟合

weixin_45856170·2022-12-24 14:47

【机器学习-周志华】学习笔记-第十六章

记录第一遍没看懂的记录觉得有用的其他章节：第一章第三章第五章第六章第七章第八章第九章第十章十一章十二章十三章十四章十五章十六章强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述：机器处于环境EEE中，状态空间为XXX，其中每个状态x∈Xx\inXx∈X是机器感知到的环境的描述；机器能采取的动作构成了动作空间AAA；若某个动作a∈Aa\inAa∈A用在当前状态xxx上，则潜在的转移函数PPP将使得环境从当前状

vircorns·2022-12-24 14:16

机器学习_周志华_西瓜书_学习笔记_第16章--强化学习

16、强化学习强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是机器学习的一个重要分支，前段时间人机大战的主角AlphaGo正是以强化学习为核心技术。在强化学习中，包含两种基本的元素：状态与动作，在某个状态下执行某种动作，这便是一种策略，学习器要做的就是通过不断地探索学习，从而获得一个好的策略。例如：在围棋中，一种落棋的局面就是一种状态，若能知道每种局面下的最优落子动作，那就攻无不

Tenora鸢栀·2022-12-24 14:12

机器学习（周志华）第十六章强化学习

关于周志华老师的《机器学习》这本书的学习笔记记录学习过程本博客记录Chapter16文章目录1任务与奖赏2K-摇臂赌博机2.1ϵ\epsilonϵ-贪心2.2Softmax3有模型学习4免模型学习4.1

YJY131248·2022-12-24 14:10

周志华《机器学习》——线性模型

线性模型定义假设一个样例由x={x1,x2,x3,...xd}表示的，其中每一个xi都是一个属性（如西瓜a={根蜷缩，瓜皮黄}）线性模型是学习出一个线性规则来回归或分类，这个线性规则可以用属性的线性组合表示：1、线性回归线性回归模型可以用表示如果输出标记的对数作为线性模型逼近的目标，即，则虽然仍是求解线性函数，但是实际上已经实现了从输入空间到输出空间的非线性函数映射，即一般得，一个单调可微的函数g

zzmmhxs·2022-12-22 13:27

【周志华机器学习】线性模型02

3线性模型在机器学习的术语中，当预测值为连续值时，称为“回归问题”，离散值时为“分类问题”。最小二乘法:3.1线性回归对于连续值的属性，一般都可以被学习器所用，有时会根据具体的情形作相应的预处理，例如：归一化等；对于离散值的属性，若属性值之间存在“序关系”，则可以将其转化为连续值，例如：身高属性分为“高”“中等”“矮”，可转化为数值：{1，0.5，0}。若属性值之间不存在“序关系”，则通常将其转化

AI study·2022-12-22 13:24

【读书笔记】周志华机器学习第三章线性模型

第三章线性模型1基本形式2线性回归3对数几率回归4多分类学习4.1OvO和OvR4.2MvM和ECOC5类别不平衡问题6参考文献1基本形式f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+b=wTx+bf({\boldsymbolx})=w_1x_1+w_2x_2+...+w_dx_d+b={\boldsymbolw}^T{\boldsymbolx}+bf(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd

CQ小熊家·2022-12-22 13:24

【周志华机器学习】三、线性模型

文章目录参考资料1.线性回归1.1概述应用举例1.2分析1.3对数线性回归1.4过拟合、欠拟合如何解决L2正则化(岭回归)L1正则化(Lasso回归)ElasticNet回归1.5线性回归要求因变量服从正态分布？2.对数几率回归(logistic回归）2.1概述2.2优点2.3求解2.4用到的优化方法1.一阶方法2.二阶方法：牛顿法、拟牛顿法3线性判别分析(LDA)4.多分类学习5.类别不平衡问题

CHH3213·2022-12-22 13:23

【无标题】周志华机器学习线性模型

一、本周学习情况学习周志华机器学习线性模型的章节内容学习梯度下降法和牛顿法二、学习情况描述1.线性模型优缺点形式简单、易于建模，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想，许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得

一直在路上的程序猿·2022-12-22 13:18

周志华机器学习（三）线性模型

文章目录前言3.1基本形式3.2线性回归2.读入数据3.3对数几率回归1.引入库3.4线性判别回归3.5多分类学习3.6类别不平衡问题前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考3.1基本形式f(x)=W1X1+W2X2+W3X3+.

Nefelibat·2022-12-22 13:48

【周志华机器学习】线性模型

第三章线性模型基本形式线性回归对数几率回归线性判别分析多分类学习类别不平衡问题基本形式线性模型试图学的一个通过属性的线性组合来进行预测的函数。若x1、x2…是一个样本的的属性取值，则：一般用向量形式写成：将参数W和b学的之后，模型就得以确定。线性模型形式简单，易于建模，有很好的可解释性。许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引进层级结构或高维映射而得。线性回归线性回归试图学得：如何确

mikasaaaaa·2022-12-22 13:16

周志华《机器学习》学习笔记-线性模型

周志华《机器学习》学习笔记文章目录周志华《机器学习》学习笔记第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归1一元线性回归2多元线性回归3对数线性回归4广义线性模型3.3对数几率回归（逻辑回归）二分类问题（0

yijia7590jfz·2022-12-22 13:14

周志华机器学习初步线性模型

周志华《机器学习初步》线性模型还未更新完，会持续更新文章目录周志华《机器学习初步》线性模型一.线性回归1.线性模型线性模型的特点和重要性线性模型的基本形式2.线性回归离散属性的处理性能度量：均方误差/平方损失

临风而眠·2022-12-22 13:06

深度森林论文阅读笔记

本文是《机器学习》作者周志华教授和冯霁博士在2017年2月28日发表的论文《DeepForest:TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks》的阅读笔记，因此本文不会一字一句的翻译过来

Ritchie_Leung·2022-12-22 08:02

多标签学习与深度森林学习笔记

周志华老师团队Multi-LabelLearningwithDeepForest(MLDF)报道很多，各大机器学习平台也都就这篇文章的亮点给出了分析。

goodljq·2022-12-22 08:01

周志华机器学习--线性模型

系列文章目录第一章绪论第二章模型评估与选择第三章线性模型第四章决策树第五章支持向量机第六章神经网络第七章贝叶斯分类器第八章集成学习和聚类文章目录系列文章目录一、线性回归二、最小二乘解三、多元线性回归四、广义线性模型五、对率问题六、对率回归求解七、类别不平衡一、线性回归线性模型擅长处理数值问题，所以需要将离散变量转为连续的变量。离散变量又序的关系，则可进行变换（如高–1，低–0））；若没有序的关系，

馒头没有馅儿yolo·2022-12-21 22:49

周志华机器学习：决策树

决策树文章目录决策树参考基本流程划分选择信息增益决策树的生成——ID3，及其问题增益率决策树生成——C4.5，及其问题剪枝处理预剪枝和后剪枝统计学习方法中的剪枝CART算法（统计学习方法80）CART回归树CART分类树CART剪枝连续与缺失值连续值处理缺失值处理多变量决策树习题参考1、机器学习第二阶段：机器学习经典算法（2）——决策树与随机森林（视频）2、凸优化函数的定义、凸优化问题的概念及分类

椰子奶糖·2022-12-21 21:13

周志华机器学习决策树ID-3和CART完全实现代码

决策树ID-3和CART完全实现周志华机器学习第三章决策树ID-3和CART代码实现，搜索到的代码结果和教材结果不一致，在现有代码上更改后与教材结果一致，现有代码在实现时存在问题。

XTWLP·2022-12-21 21:43

《机器学习》周志华-决策树

经过前几章的学习，我发现这样做博客没有什么意义，接下来，痛定思痛，我打算换一种写博客的方式。基础的内容我可能会提一两句，可能不会提。重要提我仔细研究过的内容。由于前面的决策树的概念，包括ID3，CD4.5，CART决策树内容较简单，不一一陈述。本次主要从4.3剪枝处理开始写。1剪枝处理由于有时决策树的分支过多会导致过拟合现象，所有有了剪枝处理。决策树剪枝的基本策略有“预剪枝”“后剪枝”。预剪枝：在

wzw&weiye·2022-12-21 21:39

《机器学习》周志华-决策树算法总结

决策树1.什么是决策树决策树(decisiontree)是一类常见的机器学习方法，亦称“判定树”。顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。例如，挑西瓜的决策过程如下图所示：中间结点是决策过程，叶结点是决策结果。根结点包含样本全集。决策树学习基本算法（是一个递归算法）为：2.划分选择一般而言，随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支结点所包含的样本

鸽鸽姐姐·2022-12-21 21:04

周志华机器学习-决策树

周志华机器学习-决策树第一章绪论第二章模型评估与选择第三章线性模型第四章决策树第五章支持向量机第六章神经网络第七章贝叶斯分类器第八章集成学习和聚类文章目录周志华机器学习-决策树一、决策树基本流程？

馒头没有馅儿yolo·2022-12-21 21:00

谈谈评价指标中的宏平均和微平均

谈谈评价指标中的宏平均和微平均今天在阅读周志华老师的《机器学习》一书时，看到性能度量这一小节，里面讲到了宏平均和微平均的计算方法，这也是我一直没有很清晰的一个概念，于是在看了之后又查阅了一些资料，但是还是存在一些问题

weixin_34218579·2022-12-21 18:02

关于宏平均（Macro-averaging）和微平均（Micro-averaging）

本为转载与此今天在阅读周志华老师的《机器学习》一书时，看到性能度量这一小节，里面讲到了宏平均和微平均的计算方法，这也是我一直没有很清晰的一个概念，于是在看了之后又查阅了一些资料，但是还是存在一些问题，想和大家分享一下

chenpe32cp·2022-12-21 18:58

机器学习(周志华) 参考答案第十四章概率图模型 14.9

机器学习(周志华西瓜书)参考答案总目录http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52064910机器学习(周志华)参考答案第十四章概率图模型http

四去六进一·2022-12-21 11:48

周志华：关于机器学习的一点思考

周志华：关于机器学习的一点思考https://www.cnblogs.com/DicksonJYL/p/9712380.html演讲：周志华整理：肖琴、闻菲机器学习如今大获成功的原因有哪些？

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-20 21:53

【机器学习】白板公式推导-1-书籍&视频

】白板公式推导-1-介绍书籍列表频率派-统计机器学习统计学习方法-李航ESL贝叶斯派-概率图模型模式识别与机器学习（PRML）-ChristopherM.BishopMLAPP其他机器学习（西瓜书）-周志华深度学习

暖焱·2022-12-20 17:01

周志华----机器学习2

第四章----决策树样本的分类的任务，可看做是对“当前样本属于正类吗？”这个问题的“决策”或“判定”过程其基本流程遵循简单且直观的“分而治之”的策略决策树的生成是一个递归的过程剪枝处理是决策树学习算法对付过拟合的主要手段第五章----神经网络-是一种难解释的“黑箱模型”线性可分问题：与、或、非问题非线性可分问题：异或问题。使用多层功能神经网络误差逆传播算法（BP算法）：实质是LMS算法的推广。LM

rekure·2022-12-20 12:08

机器学习课堂笔记-1

：神经网络支持向量机朴素贝叶斯K-近邻决策树(随机森林)深度神经网络3.聚类算法：K-means聚类层次聚类密度聚类谱聚类高斯混合聚类4.降维算法：主成分分析线性判别分析局部线性嵌入参考书目：西瓜书（周志华

Cole～～·2022-12-20 12:37

吃瓜笔记：Task02 线性模型

Datawhale2022年5月吃瓜教程Task02所用教程：《机器学习》（周志华），《机器学习公式详解》（谢文睿，秦州）学习内容：一元线性回归与多元线性回归（2天）预习：西瓜书3.1、3.2一元线性回归直播回放

余舍·2022-12-20 12:07

sklearn学习01——LinearRegression / LogisticRegression

模型测试和比较1.4、多元线性回归1.5、训练一元线性模型常用方法——梯度下降法二、多项式线性回归三、逻辑（Logistic）回归3.1、损失函数3.2、梯度下降法3.3、代码实现总结前言在学习了机器学习（周志华

hitsugaya837·2022-12-20 12:07

周志华机器学习（二）

学习进度：第三章学习内容综述：第三章学习了一类非常重要、应用广泛的模型——线性模型。主要学习了线性模型的基本形式和特点；线性回归的定义、目标、常用的性能度量“均方误差”和最小二乘法；推广到普遍形式的线性回归——“多元线性回归”；逼近y的衍生物的对数线性回归，对数几率回归；在上述问题中应用的“极大似然法”；类别不平衡问题中阈值的确定以及再缩放的三种方法。学习内容目录：3.1基本形式3.2线性回归3.

抱壹·2022-12-20 12:00

机器学习——（1）

参考书籍机器学习，周志华，清华大学出版社，2016统计学习方法，李航，清华大学出版社，2012DeepLearning,I.Goodfellow,Y.BengioandA.Courville,2016课程推荐

Sky_177·2022-12-19 09:54

机器学习二：支持向量机

4.3.1SVMCParameter4.3.2SVMGammaParameter5.Overfitting6.总结7.SKLearn7.1分类7.1.1多类别分类Reference:SupportVectorMachines周志华

泠山·2022-12-18 11:50

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