李航统计学习方法第32页

第一章统计学习方法概论

1.统计学习的定义、研究对象和方法2.监督学习3.统计学习方法三要素：模型、策略和算法4.模型选择：正则化、交叉验证和学习的泛化能力5.生成模型与判别模型6.监督学习方法的应用：分类问题、标注问题与回归问题

骑鲸公子_·2020-07-13 05:55

李航《统计学习方法》——第六章逻辑斯谛回归模型

由于网上资料很多，这里就不再对算法原理进行推导，仅给出博主用Python实现的代码，供大家参考二项逻辑斯谛回归适用问题：二类分类可类比于感知机算法实验数据：train_binary.csv实现代码：#encoding=utf-8importtimeimportmathimportrandomimportpandasaspdfromsklearn.cross_validationimporttrai

fuqiuai·2020-07-13 04:41

李航《统计学习方法》——第六章最大熵模型

由于网上资料很多，这里就不再对算法原理进行推导，仅给出博主用Python实现的代码，供大家参考适用问题：多类分类下面用改进的迭代尺度法（IIS）学习最大熵模型，将特征函数定义为：与其他分类器不同的是，最大熵模型中的f(x,y)中的x是单独的一个特征，不是一个n维特征向量，因此我们需要对每个维度特征加一个区分标签;如X=(x0,x1,x2,…)变为X=(0_x0,1_x1,2_x2,…)测试数据集：

fuqiuai·2020-07-13 04:41

统计学习方法：基于SMO算法的SVM的Python实现

统计学习方法：基于SMO算法的SVM的Python实现前言：在阅读本篇文章之前，希望您已经读过李航老师的《统计学习方法》中的第七章——支持向量机，本文实现SVM的算法使用序列最小最优化算法（SMO）。

cassiePython·2020-07-13 03:12

统计学习方法C++实现之六支持向量机（SVM）

前言支持向量机（SVM）是一种很重要的机器学习分类算法，本身是一种线性分类算法，但是由于加入了核技巧，使得SVM也可以进行非线性数据的分类；SVM本来是一种二分类分类器，但是可以扩展到多分类，本篇不会进行对其推导一步一步罗列公式，因为当你真正照着书籍进行推导后你就会发现他其实没那么难，主要是动手。本篇主要集中与实现，即使用著名的序列最小最优化（SMO）算法进行求解，本篇实现的代码主要参考了Plat

bobxx·2020-07-13 03:47

统计学习方法——第六章logistic递归

【Logistic回归-算法】可参考博客《统计学习方法》简述http://blog.csdn.net/BOBOyspa/article/details/78247157讲解+代码http://blog.csdn.net

libh·2020-07-13 02:50

机器学习必备宝典-《统计学习方法》的python代码实现、电子书及课件

转载自公众号：机器学习初学者《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典，许多机器学习培训班、互联网企业的面试、笔

R3eE9y2OeFcU40·2020-07-13 01:09

用sklearn做一个完整的机器学习工程——以波士顿房价预测为例。（一、用自定义转换器、Pipeline Feature_Union做特征工程）

PythonstartL·2020-07-13 01:25

统计学习方法-感知机概括和补充

前言《统计学习方法》第二版出了有段时间了，最近得空可以拜读一下。之前看第一版的时候还是一年多以前，那个时候看的懵懵懂懂的，很吃力。

BoCong-Deng·2020-07-13 00:01

统计学习方法的概括和补充

写在前面《统计学习方法》第二版出了有段时间了，最近得空可以拜读一下。之前看第一版的时候还是一年多以前，那个时候看的懵懵懂懂的，很吃力。

BoCong-Deng·2020-07-13 00:29

李航统计学习方法（二）-感知机算法

感知机算法《统计学习方法》系列笔记的第二篇，对应原著第二章。大量引用原著讲解，加入了自己的理解。对书中算法采用Python实现，并用Matplotlib可视化了动画出来，应该算是很硬派了。

文子轩·2020-07-12 22:39

统计学习方法(1) 梯度下降法和SMO算法实现SVM

SVMSVM是深度学习之前的一种最常用的监督学习方法,可以用来做分类也可以做回归.它的本质和感知机类似,但是额外增加了大间隔的优化目标.结合前面提到的核技巧,我们可以把SVM推广到非线性.这样实现的分类器将有着非常好的性质,让它一度成为"最优解".LibSVM在线性二分类SVM中,我们不止设置一个决策平面wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0,还会有两个支持平面wTx+b=−1w^Tx+b=

Hαlcyon·2020-07-12 22:22

机器学习书单

》盛骤《AFirstCourseinProbability》SheldonRoss《IntroductiontoProbabilityModels》SheldonRoss机器学习理论《数学之美》吴军《统计学习方法

zqm201·2020-07-12 20:32

李航（统计学习方法第三章）

第三章KKK近邻不具有显式的学习过程三要素：kkk值的选择距离度量分类决策规则本章结构：叙述kkk近邻算法讨论kkk近邻模型及三要素实现方法：kdkdkd树3.1kkk近邻算法直观的定义：给定训练数据集，对新的输入，在训练数据集中找到与该实例最近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分到这个类。特殊情况k=1，称为最近邻算法。3.2kkk近邻模型三要素：kkk值的选择距离度量分类决

公琉星追·2020-07-12 17:31

分类算法--决策树

在分类问题中它可以认为是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，学习思想包括ID3,C4.5,CART（摘自《统计学习方法》）。

codragon·2020-07-12 13:25

《李航.统计学习方法》学习笔记——第1章统计学习方法概论

第1章统计学习方法概论1、写在前面的话2、监督学习2.1基本概念3、统计学习方法的三要素2.1模型2.2策略2.3算法1、写在前面的话从今天开始，准备重新学习一下，李航老师的《统计学习方法》一书（江湖人称

山水@有相逢·2020-07-12 12:29

贝叶斯理论与函数拟合，最大似然与损失函数

最初的疑惑在李航老师的统计机器学习当中，提到了机器学习的目标或者说求解的方向，这个目标分为两种形式：机器学习是要去学习一个目标函数fff或者说一个假设hhh，这个函数fff或者假设hhh可以正确分类数据或者正确拟合数据机器学习是要去学习一个概率分布

dayhost·2020-07-12 12:29

李航《统计学习方法》笔记——从原理到实现：基于R

李航《统计学习方法》笔记：从原理到实现基于R笔记已经上传到github，写了快一年半了吧，最近想想可以share到github很久之前整理的一份笔记，200页左右，最近想了想可以share到github

DefTruth·2020-07-12 11:24

李航《统计学习方法》——第八章Boosting提升方法【补充集成学习】+习题答案

前向分步加法模型与AdaBoost3.3提升树【提升树和AdaBoost的关系】3.3.1回归提升树3.3.2梯度提升树四习题Boosting与AdaBoost可视化解析一、集成学习提升方法是一种常用的统计学习方法

李滚滚·2020-07-12 10:38

统计学习方法（三）——K近邻法

/*先把标题给写了、这样就能经常提醒自己*/1.k近邻算法k临近算法的过程，即对一个新的样本，找到特征空间中与其最近的k个样本，这k个样本多数属于某个类，就把这个新的样本也归为这个类。算法输入：训练数据集其中为样本的特征向量，为实例的类别，i=1,2,…,N；样本特征向量x（新样本）；输出：样本x所属的类y。（1）根据给定的距离度量，在训练集T中找出与x最相邻的k个点，涵盖这k个点的邻域记作；（2

weixin_34248487·2020-07-12 09:11

7.12日数学培优班课堂反馈

李航德上课积极举手，爱动脑筋，但是上课喜欢讲小话，已提出批评！刘志诚上课有点分神，被点名后有所好转。作业：p59-61未完成的内容继续完成。复习昨天的重叠问题，讲解家庭作业图片发自App图片

Guoting_·2020-07-12 08:51

《统计学习方法》(李航)读书笔记(完结)

因为要准备面试,本文以李航的《统计学习方法》为主,结合西瓜书等其他资料对机器学习知识做一个整理.知识点进程和线程:进程和线程都是一个时间段的描述，是CPU工作时间段的描述，不过是颗粒大小不同.进程就是包换上下文切换的程序执行时间总和

weixin_30765577·2020-07-12 06:24

搜索引擎利用机器学习排序

第三代技术，有效利用日志数据与统计学习方法，使网页相关度与重要度计算的精度有了进一步的提升，代表的方法包括排序学习、网页重要度学习、匹配学习、话题模型学习

weixin_30699443·2020-07-12 06:30

ML书单

李航.统计学习方法.pdf机器学习及其应用.pdfAllofStatistics-AConciseCourseinStatisticalInference-LarryWasserman-Springer.pdfMachineLearning-TomMitchell.pdfPRML.pdfPRML

weixin_30662011·2020-07-12 06:36

《统计学习方法》笔记三---逻辑斯蒂（续）

续最大熵模型补充最大熵模型的学习最大熵模型的学习过程就是求解最大熵模型的过程，最大熵模型的学习可以形式化为约束最优化问题。对于给定的训练数据集以及特征函数，最大熵模型的学习等价于约束最优化问题：按照最后花问题的习惯，将求解最大值问题改写为等价的最小值问题：(6.14)~(6.16)求解约束最优化问题（6.14）~（6.16），所得出的解，就是最大熵模型学习的解，下面给出具体的推导。这里，将约束最优

SmileAda·2020-07-12 01:44

统计学习方法第三章

统计学习方法第三章：K近邻K近邻法和其他的机器学习方法不太一样，因为它没有显示的学习的过程，可以理解为没有训练的过程。

田小成plus·2020-07-12 00:48

重磅—SVM

本篇博客主要内容为：-SVM公式推导；-SMO公式推导；-Python实现SMO和SVM，两种核（linear和RBF）；-逻辑斯蒂回归实现非线性分类；（有待更新….）由于SVM公式比较多，《统计学习方法

腾原·2020-07-12 00:41

统计学习方法第7章支持向量机（1）

统计学习方法第7章支持向量机（1）支持向量机是一种二类分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。支持向量机还包括了核技巧，使它成为实质上的非线性分类器。

super_chicken·2020-07-12 00:13

朴素贝叶斯（详细版）

这篇博文的内容是基于《统计学习方法》中第四章

stesha_chen·2020-07-11 23:30

标注——隐马尔科夫模型(HMM)以及Python实现

详细地参考李航《统计学习方法》。模型简介HMM描述先由隐藏的马尔可夫链生成状态序列，各个状态序列生成一个观测，组合成最终的观测序列。

slx_share·2020-07-11 23:13

机器学习方法概论1

下面我结合李航《统计学习方法》第一章的内容，对机器学习进行自己的理解和梳理。机器学习其实就是统计学

TRTK·2020-07-11 22:32

统计学习方法第五章习题答案

习题5.1题目：根据表5.1所给的训练数据集，利用信息增益比（C4.5算法）生成决策树.答：先计算每个特征的信息增益比，信息增益比gR(D,A)=g(D,A)HA(D)g_{R}(D,A)=\frac{g(D,A)}{H_{A}(D)}gR(D,A)=HA(D)g(D,A)。其中D关于特征A的熵HA(D)=−∑i=1n∣Di∣∣D∣log⁡2∣Di∣∣D∣H_{A}(D)=-\sum_{i=1}^

Brielleqqqqqqjie·2020-07-11 20:11

用Python实现朴素贝叶斯分类器（MNIST数据集）代码解析

Python实现朴素贝叶斯分类器代码解析最近在学李航博士的《统计学习方法》，wds2006sdo在自己的博客中给出了具体实现的算法，但是由于相关改动，代码放到python3中会有很多地方报错，本篇文章将修改正确后的代码

落Ming·2020-07-11 18:07

Python中的cv2使用

python中cv2的使用引言：因为最近想入门一下机器学习的知识，目前以李航博士的《统计学学习》为教材自学ing，然后再具体算法复现上遇到了第一个坑，就是图像的Hog特征提取（hog扫盲），然后触摸到的

落Ming·2020-07-11 18:07

EM（最大期望）算法推导、GMM的应用与代码实现

使用EM算法的原因首先举李航老师《统计学习方法》中的例子来说明为什么要用EM算法估计含有隐变量的概率模型参数。假设有三枚硬币，分别记作A，B，C。这些硬币正面出现的概率分别是$\pi,p,q$。

cnblogs.com/qizhou/·2020-07-11 18:25

《统计学习方法》第六章总结

第六章讲逻辑斯蒂回归模型和最大熵模型，这两个模型都属于对数线性模型。这两个模型学习一般采用极大似然估计，或正则化的极大似然估计。逻辑斯蒂回归模型及最大熵模型学习可以转化为为无约束最优化问题。求解该最优化问题的算法有改进的迭代尺度法，梯度下降法，拟牛顿法。二项逻辑斯蒂回归模型是一种分类模型，由条件分布P(X|Y)表示，形式为参数化的逻辑斯蒂回归。这里，随机变量X取值为实数，随机变量Y取值为0或1，通

哈特谢普苏特·2020-07-11 16:52

《统计学习方法》第7章课后习题

这一章尤为复杂，我看了好多资料还有博客，数学功底差总是吃亏的1.1比较感知机的对偶形式与线性可分支持向量机的对偶形式。可以根据线性向量机：求解，这边我直接只用自己写的程序求解。w,b为https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_8_svm_1.html这网站很不错，讲解的很清楚转载注明：机器学习实战教程（八）：支持向量机原理篇之手撕线性SVM|JackCui自己写的

nkenen·2020-07-11 16:33

统计学习方法第九章习题

9.1#include#includeusingnamespacestd;doublecomput_prob(doublepi,doublep,intyi){doubleprob=1.0*pi*pow(p,yi)*pow((1.0-p),(1-yi));returnprob;}doubleemcomput_u(double*pipq,intyi){doublepi=pipq[0];doublep=

nkenen·2020-07-11 16:33

统计学习方法第八章习题

8.1某公司招聘支援考查身体、业务能力、发展潜力这三项。身体分为合格1、不合格0两级，业务能力和发展潜力分为上1，中2，下3三级。分类为合格1，不合格-1两类。已知10个人的数据，如下表所示，假设弱分类器为决策树桩，试用AdaBoost算法学习一个强分类器。应聘人员情况数据表12345678910身体0011101110业务1321211132潜力3123322111分类-1-1-1-1-1-11

nkenen·2020-07-11 16:03

《统计学习方法》之k近邻kdtree实现

K近邻算法，顾名思义就是根据k个距离最近的节点的信息对新的节点的标签进行预测。具体内容见代码中详细的注释。这里说一下kd树的使用，代码中只实现了对最近邻的搜索，kd树最大的优势就在于它根据数据集对空间按维度进行了划分，这样可以避免计算目标节点到所有节点的距离，当使用kd树进行搜索时需注意，搜索到目标节点对应的叶节点后并不代表该叶节点就是最近邻，因为建树过程中只是根据选择的切分维度的值进行划分而不是

philpanic9·2020-07-11 14:48

python爬取网易云歌单

此外目前我在gitHub上准备一些李航的《统计学习方法》的实现算法，目标将书内算法全部手打实现，欢迎参观并打星。GitHib传送门背景这学期报了一门海量数据处理，在数据处理前需要爬取一些内容。

Dod_o_·2020-07-11 12:08

统计学习方法|K近邻法

1.k近邻算法 k近邻算法简单、直观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k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类.下面先叙述k近邻算法，然后再讨论其细节。1.1k近邻算法近邻法的特殊情况:k=1情形，称为最近邻算法.对于输入的实例点(特征向量)xxx,最近邻法将训练数据集中与xxx最邻近点的类作为xxx的类。1.2k近邻模型 k近邻法

jiang cheng 828·2020-07-11 10:09

《统计学习方法——第2章》

学习一个统计学习方法都从第1章所说的三个要素出发：模型、策略、算法；一、感知机模型1、定义：什么是感知机？

不励志读博的程序员不是好厨师·2020-07-11 09:43

《统计学习方法——第1章》

第1章：统计学习方法概论一、统计学习1、统计学习的定义：统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习。

不励志读博的程序员不是好厨师·2020-07-11 09:43

《统计学习方法》——第二章感知机

~学习模型把握三点：该模型的适用条件、该模型解决的问题、该模型的三要素2.1感知机模型感知机是二类分类的线性分类(存在某个超平面能够将数据集的正实例点和负实例点完全正确的分开)模型。其输入是实例的特征向量x。其中，，。X为特征空间，x为该特征空间内的某一特征向量。输出是实例的类别，输出空间为。是一种判别模型。有输入空间到输出空间的函数为：，w和b为感知机模型参数，w为权值/权值向量，b为偏置。（感

Lyons_boy·2020-07-11 07:44

李航《统计学习方法》——第三章 k邻近法

由于网上资料很多，这里就不再对算法原理进行推导，仅给出博主用Python实现的代码，供大家参考适用问题：多类分类三个基本要素：k值的选择、距离度量及分类决策规则测试数据集：train.csv实现代码：#encoding=utf-8importpandasaspdimportnumpyasnpimporttimefromsklearn.cross_validationimporttrain_test

fuqiuai·2020-07-11 06:04

《统计学习方法》第二版的代码实可以在线阅读了！

在线阅读地址：《统计学习方法》第二版的代码在线阅读我初学机器学习过程中，李航老师的《统计学习方法》给我极大的帮助，我试着从github搜索下载和自己修改代码，把这本书用python代码实现了，并放到了github

风度78·2020-07-11 05:52

复现经典：《统计学习方法》第21章 PageRank算法

第21章PageRank算法本文是李航老师的《统计学习方法》一书的代码复现。作者：黄海广备注：代码都可以在github中下载。我将陆续将代码发布在公众号“机器学习初学者”，可以在这个专辑在线阅读。