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周志华西瓜书
西瓜书
决策树实现(基于ID3)——采用字典数据结构
很久没有更新,最近实现《
西瓜书
》决策树,贴出来给大家共享。
大叔变码农
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2023-10-27 14:33
机器学习
决策树
【机器学习】决策树(理论与代码)
计算可以参考
周志华
西瓜书
。计算信息熵Ent(D)与信息增益Gain(D)。原理的话就是选取信息增益最大的为根,以此类推。
读书猿
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2023-10-27 04:23
python
机器学习
决策树
吃瓜教程3——决策树(
西瓜书
第四章)
目录一、算法原理从几何角度理解最终目的二、ID3决策树自信息信息熵信息增益ID3决策树三、C4.5决策树增益率一、算法原理从几何角度理解根据某种准则划分特征空间最终目的将样本越分越“纯”二、ID3决策树自信息信息熵(以离散型为例)即自信息的期望,度量随机变量X的不确定性,信息熵越大越不确定;X各个取值概率均等时信息熵最大(最不确定),某个取值概率为1时信息熵最小(最确定)。将样本类别标记y视作随机
雾里看花的学习日常
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2023-10-26 22:12
吃瓜教程(西瓜书+南瓜书)
决策树
算法
机器学习
吃瓜笔记04 决策树
学习内容:
西瓜书
和南瓜书--第4章讲解课程:Datawhale吃瓜教程(【吃瓜教程】《机器学习公式详解》(南瓜书)与
西瓜书
公式推导直播合集_哔哩哔哩_bilibili)目录第4章决策树4.1算法流程4.2
cookie222
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2023-10-26 22:05
决策树
ML in Action笔记——CH4 朴素贝叶斯
——摘自《
西瓜书
》朴素贝叶斯和贝叶斯的最大区别就是:朴素,即条件独立,算法引入朴素贝叶斯的目的是为了降低计算量优点:在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题。缺点:对于输入数据的
猴子姑娘呀
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2023-10-24 20:44
#
Peter
Harrington
机器学习实战
朴素贝叶斯
机器学习实战
周志华
《机器学习》课后习题解析(第四章):决策树
作者|我是韩小琦链接|https://zhuanlan.zhihu.com/p/446666944.1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(即训练误差为0)的决策树。答:从原书p74的图4.2的决策树学习的基本算法可以看出,生成一个叶节点有三种情况:1、节点下样本全属于同一类样本,则将当前节点作为类叶节点。2、属性集,或者样本在当前属性集上取值相同。即
风度78
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2023-10-24 20:06
西瓜书
——贝叶斯分类器+EM算法
西瓜书
贝叶斯分类器详解https://blog.csdn.net/yangjingjing9/article/details/79986371贝叶斯分类器应用—水果分类https://blog.csdn.net
又笨又懒的猪
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2023-10-24 05:46
机器学习
朴素贝叶斯
EM算法
周志华
《机器学习》
西瓜书
新出算法推导视频!(超级详细)
如果你已经开始学习,并且了解一点机器学习这个概念,那么你就应该知道这本书“
周志华
《机器学习》”,号称人工智能领域中文版开山之作这是一本面向中文读者的机器学习教科书,适合正在学习机器学习的学生,以及对人工智能机器学习感兴趣的人士
深度之眼订阅号
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2023-10-21 18:31
(
西瓜书
)一元线性归回代码详解
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdeftrue_fun(X):#因为我们没有样本来训练,所以我们自己生成一些样本,假设true_fun是理想线性回归函数return1.5*X+0.2np.random.seed(0)#随机种子n_sample=30#生成30个样本点"""生成随机数据作为训练集"""train_X=np.sort(np.rand
xiao_haohao
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2023-10-21 13:25
线性代数
机器学习
sklearn
李航统计学习感知机算法实现
前言李航的《统计学习方法》和
西瓜书
是入门机器学习进而到深度学习的经典书籍,笔者是数学专业大二在读,在编程方面仍有许多不足之处,在已经看完相关经典书籍后开始编程实践。
没有改名卡y
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2023-10-21 08:09
笔记
python
机器学习
机器学习综述与“Hello World”实战
本文结构思维导图概述友情提示:1.对于本文中数据集,训练集,特征点,空间等基础概念,请参考
周志华
老师的《机器学习》第一章的内容2.Python的语法并不难理解,有编码基础的可以直接看懂,如果不懂,请参考廖雪峰老师的个人博客中
_从头再来_
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2023-10-19 18:25
AI
吃瓜教程1--概念准备
目录一、
西瓜书
准备篇1、绪论(1)假设空间(2)归纳偏好2、模型评估与选择(1)经验误差与过拟合(2)评估方法二、南瓜书准备篇机器学习的相关技术1.监督学习(1)Regression(2)Classification2
雾里看花的学习日常
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2023-10-17 05:21
吃瓜教程(西瓜书+南瓜书)
机器学习
人工智能
Day01-《
西瓜书
》-模型评估与选择(DataWhale)
一、绪论出处:Datawhale吃瓜教程(https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU)案例:水果摊旁,挑个根蒂蜷缩,敲起来声音浊响的青绿西瓜。期待是皮薄后瓤甜的瓜1.1引言机器学习研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能。经验以数据形式存在学习算法在计算机上从数据中产生模型的算法模型泛指从数据中学到的结果机器学习分类根据训练数据是否拥有标记信
liying_tt
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2023-10-17 04:16
机器学习(理论篇)
机器学习
浅谈机器学习中的过拟合
本篇博客主要是基于花书(古德费洛的《DeepLearning》)和
西瓜书
(
周志华
的《机器学习》)撰写的,其中插入了博主的一些个人见解,如有不对之处希望大家指出来一起来讨论一下嘿嘿,万分感谢。
Maples丶丶
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2023-10-16 04:10
机器学习和深度学习
过拟合
正则化
树模型(一)孤立森林
孤立森林(IsolationForest)算法是
西瓜书
作者
周志华
老师的团队研究开发的算法,一般用于结构化数据的异常检测。
湿物男
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2023-10-14 21:31
算法
人工智能
机器学习
机器学习(
周志华
)-3
第三章线性模型基本形式线性模型:通过属性的线性组合来进行预测的函数,其数学表达式如下:向量形式:
Puxi_lin
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2023-10-12 03:52
深度之眼-机器学习总结
为期三个月的
西瓜书
机器学习训练营结束,昨天听完了毕业典礼。
任嘉平生愿
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2023-10-08 16:49
决策树-
西瓜书
决策树生成是一个递归过程,递归返回的条件是:1.当前节点包含的样本属于同一类别,无需划分2.当前属性集为空,或所有样本在所有属性上取值相同3.当前节点包含的样本集合为空划分选择:信息墒、信息增益、(增益越大表示使用属性划分所获得的“纯度提升”越大)、增益率、基尼系数
Leslie__l
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2023-10-08 09:10
人世间一一不同的视角
周秉昆一家,爸爸:
周志华
,建筑工,妈妈:家属,哥哥:周秉义其妻:冬梅姐姐:周蓉其夫:范化成女儿:范玥弟弟:周秉昆其妻:郑娟儿子:周楠周聪和尚:光明横跨5O个年代跌宕起
秋叶之凉
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2023-10-08 06:06
【常见决策树算法逻辑理解以及代码实现(3)】ID3 (代码实现,包含绘图,
西瓜书
示例)
importmathimportmatplotlib.pyplotaspltD=[['青绿','蜷缩','浊响','清晰','凹陷','硬滑','是'],['乌黑','蜷缩','沉闷','清晰','凹陷','硬滑','是'],['乌黑','蜷缩','浊响','清晰','凹陷','硬滑','是'],['青绿','蜷缩','沉闷','清晰','凹陷','硬滑','是'],['浅白','蜷缩','浊响'
TomcatLikeYou
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2023-10-07 16:10
算法
决策树
python
【常见决策树算法逻辑理解以及代码实现(5)】CART (代码实现,包含绘图,
西瓜书
示例)
使用的面向对象方式编写,主要类是Cart类,直接传入数据和属性集合,然后draw就可以运行结果如下(每次运行属性值顺序可能会不同,由于hash问题,不用管,结果是一样的)全部代码可下载项目https://gitee.com/TomCoCo/mLearn.git这里是代码,有完整的注释,可以直接运行如上图核心方法createTreeimportmathimportmatplotlib.pyplota
TomcatLikeYou
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2023-10-07 16:10
算法
决策树
机器学习
玩转人工智能中的机器学习之著名教材
书籍20机器学习入门教材推荐:(a)机器学习方法(李航);(b)机器学习(
周志华
);(c)TheElementsofStatisticalLearning:DataMining,Inference
audyxiao001
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2023-10-05 07:57
人工智能怎么学
人工智能
大数据
机器学习
学习方法
「Python」机器学习之线性判别分析(代码,不调包)
Python」机器学习之线性判别分析(代码,不调包)前言1线性判别分析(LDA)2实现2.1LDA实现2.2数据集示例3最后前言语言:python库:numpy,matplotlib教材参考:《机器学习》——
周志华
武的阶乘
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2023-10-02 17:39
机器学习
Python
python
机器学习
线性判别分析
LDA
西瓜书
1.模型评估与选择1.1ROC与AUCROC的横轴为真正例率TPR,纵轴为假正例率FPR定义为:,ROC曲线的画法为:给定个正例和个反例。根据学习器的预测结果对样例进行排序(即每个样本为正例的概率),然后把分类阈值调最大,即把所有样例均预测为反例,画出(0,0)点。之后依次按照每个样本的概率从大到小调整阈值,分别计算TPR和FPR,作出整个ROC曲线如下图。可以看出,AUC的取值范围为[0.5,1
恰似一碗咸鱼粥
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2023-10-01 05:53
西瓜书
扩展_支持向量机_间隔与支持向量
二分类问题这里我们考虑的是一个两类的分类问题,数据点用来表示,这是一个维向量,而类别用来表示,可以取或者,分别代表两个不同的类:划分超平面方程一个线性分类器就是要在维的数据空间中找到一个分离超平面,其方程可以表示为:其中为法向量(控制超平面的旋转方向),为截距(控制超平面离原点的位置)我们令,在进行分类的时候,我们将数据点代入中,如果得到的结果,则赋予其类别,如果则赋予类别:几何间隔取任一样本点到
我_7
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2023-09-29 12:48
西瓜书
+南瓜树第八章 集成学习
集成学习8.1个体与集成8.2Boosting8.2.1Boosting介绍8.2.2AdaBoost算法8.3Bagging与随机森林8.3.1Bagging8.3.2随机森林8.4多样性增强8.1个体与集成集合个体应该和而不同,①和指个体学习器的泛化误差应该小于随机误差,以二分类问题为例,就是指误差ϵ\epsilonϵ<0.5②不同指的是,个体学习器之间应该有所差异,这样集成学习才有意义收敛条
煞拉一Q
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2023-09-28 00:52
组队学习吃瓜教程
集成学习
机器学习
人工智能
机器学习
西瓜书
+南瓜书吃瓜教程学习笔记第五章神经网络
来自吃瓜教程】《机器学习公式详解》(南瓜书)与
西瓜书
公式推导直播合集第五章神经网络和
周志华
老师的机器学习
西瓜书
以下是我的学习笔记:神经网络:神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应
Unicorn婧
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2023-09-28 00:49
机器学习
机器学习
学习
笔记
机器学习
西瓜书
和南瓜书第6章学习笔记
一、支持向量机1.算法原理从几何角度,对于线性可分数据集,支持向量机就是找距离正负样本都最远的超平面。相比于感知机,其解唯一且不偏不倚,泛化性能更好。2.超平面维超平面性质如下:(1)超平面方程不唯一;(2)法向量和位移项确定唯一的超平面;(3)法向量垂直于超平面;(4)法向量指向的那一半空间为正空间,另一半为负空间;(5)任一点到超平面的距离公式为3.几何间隔给定数据集和超平面,,,,定义样本点
可爱的希格玛
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2023-09-28 00:18
机器学习
学习
笔记
吃瓜笔记02:【
西瓜书
+南瓜书】第3章 线性模型
线性模型是机器学习中最为基础的模型,很多复杂模型均可认为由线性模型衍生而得,无论是曾经红极一时的支持向量机还是如今万众瞩目的神经网络,其中都有线性模型的影子。3.1基本形式线性模型其实是一种建立输入变量和输出变量之间线性关系的方法。假设我们有一组输入数据,我们想要通过线性模型来预测或拟合相应的输出值(目标)。在最简单的情况下,线性模型的一般公式可以表示为:3.2线性回归线性回归是一种基本的回归分析
WH_Z0v0
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2023-09-28 00:18
笔记
算法
机器学习
西瓜书
+南瓜书吃瓜教程学习笔记第六章支持向量机
视频来源:b站直播+
周志华
老师机器学习西瓜树+南瓜书以下是我的学习笔记:支持向量机(supportvectormachines,SVM)是一种二分类模型,它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化
Unicorn婧
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2023-09-28 00:17
机器学习
机器学习
学习
笔记
一起啃
西瓜书
一起啃
西瓜书
(一):绪论基本术语;假设空间;归纳偏好;一起啃
西瓜书
(二):模型评估与选择经验误差和过拟合:错误率,精度,误差;评估方法:留出法,交叉验证法,自助法,调参与最终模型;性能优度:均方误差,错误率和精度
你欲何为R
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2023-09-26 13:17
机器学习
数据分析
机器学习
学习笔记9.25
信息增益参考
周志华
老师的机器学习这本书,学习了信息增益的内容:“信息熵”是度量样本集合纯度最常用的一种指标。
syqxiaoer
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2023-09-25 08:34
算法中餐厅
学习笔记
机器学习
机器学习
西瓜书
+南瓜书吃瓜教程学习笔记第三章(二)
南瓜书视频链接以下是我的学习笔记1、多元线性回归首先跟着视频推了一遍,真的厉害,很清晰怎么来的多元线性回归与一元线性回归同理利用最小二乘法求w和b。这里我们讨论了如何使用线性模型进行回归学习,但若要做的是分类任务呢?只需要找一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来。2、对数几率回归虽然名字里带有回归,但是是一种分类算法。这种方法有很多优点,例如它是直接对分类可能性进行建
Unicorn婧
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2023-09-24 04:32
机器学习
机器学习
学习
笔记
机器学习
西瓜书
+南瓜书吃瓜教程学习笔记第四章决策树
1、算法原理从逻辑角度,一堆ifelse语句的组合从集合角度,根据某种准则划分特征空间最终目的:将样本越分越“纯”决策树是基于树结构来进行决策的例如,我们对“这是好瓜吗?”这样的问题进行决策时,通常会进行一系列的判断或“子决策”:我们先看“它是什么颜色?”,如果是“青绿色”,则我们再看“它的根蒂是什么形态?”,如果是“蜷缩”,我们再判断“它敲起来是什么声音?”,最后,我们得出最终决策:这是个好瓜,
Unicorn婧
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2023-09-24 04:32
机器学习
机器学习
学习
笔记
机器学习
西瓜书
+南瓜书吃瓜教程第三章学习笔记
本次学习为周老师的机器学习
西瓜书
+谢老师南瓜书+Datawhale视频视频地址下面为本人的学习笔记,最近很忙还没学多少,之后补!!!
Unicorn婧
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2023-09-19 10:44
python学习
机器学习
机器学习
python
学习
笔记
应届生校招经验汇总(主银行)
按照时间轴来写,从2019年七月份开始,到2019年12月结束我是武汉一名高校的研究生,2019年2月开始接触机器学习的内容,起先读了李航的《统计学习方法》,之后陆续读了
西瓜书
、python数据结构、算法第四版前几部分章节和
白色纯度
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2023-09-19 06:43
应聘
西瓜书
读书笔记整理(六)—— 第六章 支持向量机
第六章支持向量机6.1间隔与支持向量6.1.1什么是支持向量机6.1.2支持向量与间隔6.1.3支持向量机的求解过程6.2对偶问题(dualproblem)6.2.1什么是对偶问题6.2.2如何求解支持向量机的对偶问题6.3核函数(kernelfunction)6.3.1什么是支持向量机的核函数6.3.2常见的几种核函数6.4软间隔(softmargin)与正则化(regularization)6
smile-yan
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2023-09-18 07:17
支持向量机
算法
机器学习
与导师沟通2023-09-14
(1)学习并实践机器学习(李沐-动手学机器学习、
周志华
-
西瓜书
、吴恩达-机器学习基础理论)(2)多参加各类学术会议。(3)动手实践参与相关课题的项目。(
氢气氧气氮气
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2023-09-17 14:19
心得与生活
人工智能
机器学习_个人笔记_
周志华
(更新中......)
第1章绪论1.1引言形成优秀的心理表征,自然能成为领域内的专家。系统1&系统2。机器学习:致力于研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能。主要研究计算机从数据中产生model的算法,即“learningalgorithm”。“经验”通常的存在形式——“数据”。1.2基本术语数据集每天记录——示例——样本属性值属性空间——样本空间——输入空间一个示例——特征向量(featurevecto
ShCDNay
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2023-09-12 08:59
机器学习
笔记
人工智能
深度学习入门(四)——机器学习基础
机器学习基础机器学习-
西瓜书
(一)机器学习-
西瓜书
(二)机器学习-
西瓜书
(三)机器学习-
西瓜书
(四)机器学习-
西瓜书
(五)sklearn机器学习(一)sklearn机器学习(二)sklearn机器学习(
_归尘_
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2023-09-09 05:34
自动驾驶感知算法
深度学习
机器学习
人工智能
大陆学者
周志华
当选IJCAI理事会主席,系54年来首次
8月25日,在澳门举行的第32届国际人工智能联合会议(IJCAI)2023闭幕式上,IJCAI执行委员会宣布,南京大学
周志华
教授当选为新一届的国际人工智能联合会理事会(IJCAITrustee)主席。
海森大数据
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2023-09-08 16:03
人工智能
科技
偏差-方差分解
偏差-方差分解的内容其实在看
西瓜书
的时候已经学习过,但印象并不深刻(可能和
西瓜书
上的符号比较繁琐有关吧),此次重温,脉络清晰了不少。为避免过拟合,我们经常会在模型的拟合能力和复杂度之间进行权衡。
单调不减
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2023-09-08 08:30
表示学习与深度学习
西瓜书
、统计学习方法以及花书第二部分都已经草草看过一遍,前后历时大概3个月,期间也根据Hands-on一书敲了一些代码实现简单的模型。至此可说对于机器学习算是入了门了。
单调不减
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2023-09-05 11:43
周志华
讲座---关于人工智能---科普性质---天地工学讲坛2017.11.30
学院请周老师来讲座,大家都是非科班,不过又是理工类,周老师说所以给ppt中还是给了一个公式,哈哈。整理文件发现,特此分享。三年已经过去了,人工智能有了什么样的发展与改变呢。
路人甲ing..
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2023-09-04 12:50
机器学习
深度学习
神经网络
机器学习
周志华
讲座
西瓜书
--第三章笔记
因为这次不是第一次刷,所以笔记较为简略,只是提供一个框架,书上会比较详细,我做笔记的目的是:当在我回看的时候,能自动去脑补后面的内容,会往深处想,记不起来的再去翻书,这样比较高效,也节省时间。
咸鱼在厦大
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2023-09-04 02:17
python
机器学习
4. 深度学习-损失函数
1.经验风险,期望风险,结构风险如何选择最优参数和评价一组参数是最优的,这就是机器学习中的策略,也就是性能度量P,在李航的《统计学习方法》和
周志华
的《机器学习》中开篇都曾讲过,这里不再详细介绍。
李涛AT北京
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2023-09-03 11:38
第八章 集成学习
试答系列:“
西瓜书
”-
周志华
《机器学习》习题试答8.1假设抛硬币正面朝上的概率weip,反面朝上的概率为1-p。
lsly
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2023-09-03 04:18
周志华
当选IJCAI理事会主席,大陆学者54年来首次
金磊发自凹非寺量子位|公众号QbitAI南京大学人工智能学院院长
周志华
,当选新一届IJCAI(国际人工智能联合会议)理事会主席!
QbitAl
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2023-08-30 14:11
机器学习-神经网络(
西瓜书
)
神经网络5.1神经元模型在生物神经网络中,神经元之间相互连接,当一个神经元受到的外界刺激足够大时,就会产生兴奋(称为"激活"),并将剩余的"刺激"向相邻的神经元传导。神经元模型模型中xix_ixi表示各个神经元传来的刺激,刺激强度有大有小,所以wiw_iwi表示不同刺激的权重,Θ表示阈值。一段刺激经过加权汇总再减去神经元的阈值后,经过激活函数fff处理,就是一个输出y,它如果不为0,那么y就会作用
极恶狒狒
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2023-08-30 06:46
机器学习
神经网络
人工智能
第二十二章 原理篇:UP-DETR
最近一直在忙各种各样的面试,顺便重新刷了一遍
西瓜书
。感觉自己快八股成精了,但是一到写代码的环节就拉跨,人真是麻了。许愿搬家前可以拿到offer!
江米江米
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2023-08-29 09:20
深度学习
人工智能
深度学习
python
目标检测
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