李航统计学习方法第36页

统计学习方法——统计学习基础（一）

统计学习方法——统计学习统计学习概论（一）统计学习统计学习的特点统计学习的方法监督学习基本概念问题形式化统计学习的三要素模型策略算法模型评估与模型选择（一）训练误差与测试误差过拟合、欠拟合与模型选择参考文献统计学习概论

你的名字5686·2020-06-29 19:09

汇总（更新）

汇总统计学习方法操作系统黑客攻防技术宝典黑客攻防技术宝典——浏览器基于深度学习的自然语言处理Python与自然语言处理逆向0day安全逆行工程核心原理美团机器学习实践统计学习方法统计学习方法——统计学习基础

你的名字5686·2020-06-29 19:25

统计学习方法——朴素贝叶斯（一）

朴素贝叶斯朴素贝叶斯贝叶斯定律朴素贝叶斯的学习与分类基本方法后验概率最大化的含义朴素贝叶斯的参数估计极大似然估计学习与分类算法贝叶斯估计参考文献朴素贝叶斯朴素贝叶斯是基于贝叶斯定律与特征之间条件独立这个假设的分类方法，属于生成模型。贝叶斯定律首先，我们给出贝叶斯定律的公式：P(Bi∣A)=P(Bi)P(A∣Bi)∑j=1nP(Bj)P(A∣Bj)P\left({{B_i}\left|A\right

你的名字5686·2020-06-29 19:24

所有的李航老师《统计学习方法》算法代码实现！！！

超有料的仓库项目资源---《统计学习方法》代码李航老师的《统计学习方法》一书，可以称得上是中文书籍入门机器学习必看书籍，最近还出了第二版，加了很多无监督的内容，内容体系已经基本完成。

深度学习技术前沿·2020-06-29 17:56

一起6【主堂良副九辫儿】

part6怎能轻易忘记“你说你叫李航？？”坐在酒吧楼上办公室里，秦霄贤问到，转头看向周九良，“航……”周九良不停的念叨着。“对啊，我姓李名航。法国华裔。”

W勿衣W·2020-06-29 17:39

统计学习方法学习笔记：第二十一章.PageRank算法

第二十一章：PageRank算法PageRank的定义：网页重要度的计算方法假设互联网是一个有向图，在其基础上定义随机游走模型，即一阶马尔可夫链。假设浏览者在每个网页依照链接出去的超链接以等概率跳转到下一个网页，并在网上持续不断的进行这样的随机跳转，这个过程形成一阶马尔可夫链。PageRank表示这个马尔可夫链的平稳分布\color{red}{PageRank表示这个马尔可夫链的平稳分布}Page

小滔滔ahh·2020-06-29 14:38

李宏毅机器学习（六）

本文基于《统计学习方法》和《机器学习实战所写》一、决策树(decisiontree)模型与学习1.定义决策树是一种基本的分类与回归方法，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。

Cjv Chen·2020-06-29 11:59

李宏毅机器学习（八）

本次学习主要基于《统计学习方法》一书。一、Gini指数1.定义Gini指数（基尼指数）：表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率。

Cjv Chen·2020-06-29 11:59

李宏毅机器学习（五）

此篇博文参考李航-《统计学习方法》第五章决策树；《机器学习实战》第三章。一、信息增益在机器学习决策树算法中，涉及到特征选择。特征选择目的是选择对训练数据具有分类能力的特征，因此可以提高决策树学习效率。

Cjv Chen·2020-06-29 11:58

【李航-统计学习方法】第五章- 决策树-2

文章目录5.2特征选择5.2.１特征选择问题5.2.２信息增益(1)熵（2）条件熵（3）信息增益5.2.3信息增益比5.3决策树的生成5.3.1ID3算法5.3.2C4.5的生成算法5.4决策树的剪枝5.5CART算法5.5.1CARTCARTCART生成5.5.2CARTCARTCART剪枝Ref.5.2特征选择5.2.１特征选择问题如前述所讲，特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征。如果

球球_07·2020-06-29 07:22

机器学习(Machine Learning)笔记系列5：支持向量机（SVM）

统计学习方法，密码：4t66支持向量机通俗导论（理解SVM的三重境界），

MyShrimp·2020-06-29 07:49

整理一份万字机器学习资料！

本系列主要根据吴恩达老师的课程、李航老师的统计学习方法以及自己平时的学习资料整理！在本文章中，有些地方写的十分简略，不过详细的介绍我都附上了相应的博客链接，大家可以根据相应的博客链接学习更详细的内容。

城市中迷途小书童·2020-06-29 06:06

读书笔记-统计学习方法（李航）第七章

第七章支持向量机7.1线性可分支持向量机与硬间隔最大化7.2线性支持向量机与软间隔最大化7.3非线性支持向量机与和函数7.4序列最小最优化算法实战：7.1线性可分支持向量机与硬间隔最大化支持向量机是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的，间隔最大使它区别于感知机。支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。学习策略可以形式化为求解凸二次规划问题，或者等价于最小化合页

wenqiang su·2020-06-29 06:24

最全面的AI学习路线和资源整理

挖掘1数据分析的基础书籍2特征工程3数据挖掘项目机器学习公开课吴恩达《MachineLearning》公开课吴恩达CS229公开课林轩田《机器学习基石》公开课林轩田《机器学习技法》书籍《机器学习》书籍《统计学习方法

熊猫小妖·2020-06-29 04:20

KNN中的k如何选择？

如李航博士的一书「统计学习方法」上所说：如果选择较小的K值，就相当于用较小的领域中的训练实例进行预测，“学习”近似误差会减小，只有与输入实例较近或相似的训练实例才会对预测结果起作用，与此同时带来的问题是

加油！小小七·2020-06-29 04:47

李航《统计学习方法》最新资源：笔记、Python代码一应俱全！

「2019Python开发者日」全日程揭晓，请扫码咨询↑↑↑来源|大鱼AI（ID:DayuAI-Founder）李航的《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、笔试题目

Python大本营·2020-06-29 04:13

再见2017，欢迎2018

4.读的书《机器学习》周志华《统计学习方法》李航《数据挖掘第三版》《谈修养》朱光潜《少有人走的路》《机器学习实战》《社会媒体挖掘》5.学会了Python语言。虽然还不熟练后期有待加强。6.

辰星晓月·2020-06-29 03:33

GDBT 通过《统计学方法例题》推导深刻理解算法原理。

我们主要根据提升树例题讲解GBDT先上公式这个公式非常重要：好了我们开始上例题进行讲解：看过统计学习方法的同学应该不陌生吧。那么下面让我们用GBDT来进行解题。

一尺之棰·2020-06-29 02:44

作图篇：python密度图(Density Plot)

在概率论与统计学习方法中，可视化概率密度就变得非常重要了。这种密度图正是可视化连续型随机变量分布的利器，分布曲线上的每一个点都是概率密度，分布曲线下的每一段面积都是特定情况的概率。

yunxiaoMr·2020-06-29 01:41

TensorFlow相关书籍和下载

1.机器学习入门经典《统计学习方法》pdf下载链接:https://pan.baidu.com/s/1o99BsV4密码:b2ul2.周志华的《机器学习》pdf下载链接:https://pan.baidu.com

胡冰华·2020-06-29 00:09

机器学习笔记——统计学习方法概论(一)

机器学习什么是机器学习？机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注

weixin_40426830·2020-06-28 23:22

《机器学习实战》笔记——第三章：决策树实战

1说明该书主要以原理简介+项目实战为主，本人学习的主要目的是为了结合李航老师的《统计学习方法》以及周志华老师的西瓜书的理论进行学习，从而走上机器学习的“不归路”。

圣西罗风之子·2020-06-28 22:13

《统计学习方法》各章节代码实现与课后习题参考解答

《统计学习方法》各章节代码实现与课后习题参考解答章节代码课后习题第1章统计学习方法概论(LeastSquaresMethod)传送门传送门第2章感知机(Perceptron)传送门传送门第3章k近邻法(

老任学Java·2020-06-28 21:01

[机器学习入门课程]机器学习与深度学习相关课程资源及介绍

建议课本：统计学习方法+西瓜书+机器学习实战2.Specialization-Stanford：DeepLearning_NG相关bl

gdtop818·2020-06-28 20:31

[MLReview] k-NearestNeighbor k邻近算法代码实现

二、缺点：1、原始样本数据不均衡，某一类样本数量很大2、可理解性差，对比决策树三、算法及数学推导（截图出来看，引用自李航老师的《统计学习方法》）显而易见，在knn中并没有看见所谓的“学习算法”。

gdtop818·2020-06-28 20:29

李航《统计学习方法》——第六章逻辑回归和最大熵模型笔记及理解+习题

文章目录1模型1.1二项逻辑回归模型1.1.1逻辑斯蒂分布1.1.2线性模型1.1.3二项逻辑回归模型角度一角度二1.1.4多项逻辑回归1.1.5逻辑回归形象化理解1.2最大熵模型1.2.1最大熵原理1.2.2最大熵模型的定义2策略2.1二项逻辑回归模型2.2最大熵模型的学习3算法逻辑回归的Python实现补充最大熵模型和逻辑回归模型的关系最大熵模型的优缺点4习题1模型1.1二项逻辑回归模型1.1

李滚滚·2020-06-28 19:44

Adaboost理解笔记(matlab实现)

基本原理参考：李航的《统计学习方法》AdaBoos

weixin_34378767·2020-06-28 18:55

Spark机器学习——模型选择与参数调优之交叉验证

如何选择最优的模型，就是本篇的主要内容：模型验证的方法超参数的选择评估函数的选择模型验证的方法在《统计学习方法》这本书中，曾经讲过模型验证的方法有三种，分别是简单的交叉验证，S折交叉验证，留一交叉验证简单的交叉验证即把全部数据按照比例分割成两部分

weixin_34290390·2020-06-28 16:05

决策树ID3算法python实现

在周志华的西瓜书和李航的统计机器学习中对决策树ID3算法都有很详细的解释，如何实现呢？

weixin_34261415·2020-06-28 15:33

统计学习方法（四）——朴素贝叶斯法

/*先把标题给写了、这样就能经常提醒自己*/题记：今天下午去上厕所的一会儿时间，就把第四章给扫完了，说是扫完了主要是因为没有深入去看，对于某些证明都直接跳过了，看了一下里面的例子，大概懂个意思就行了1.朴素贝叶斯法设输入空间为维向量的集合，输出空间为类标记集合，输入特征向量，输出类标记为，是和的联合概率分布，数据集由独立同分布产生。朴素贝叶斯法就是通过训练集来学习联合概率分布.具体怎么学习呢？主要

weixin_34129696·2020-06-28 12:08

李航：分布式存储 Ceph 介绍及原理架构分享

出品|滴滴技术作者|李航前言：本文主要从架构简介使用场景，以及内部IO流程、心跳机制、通信框架、CRUSH算法、QOS等多个方面逐渐介绍分布式存储系统Ceph的特性。希望对你有所帮助。

weixin_34107955·2020-06-28 11:07

基于Spark的机器学习实践 (八) - 分类算法

weixin_33985679·2020-06-28 09:44

【机器学习】逻辑回归（Logistic Regression）

从大的类别上来说，逻辑回归是一种有监督的统计学习方法，主要用于对样本进行分类。在线性回归模型中，输出一般是连续的，例如

weixin_33857679·2020-06-28 06:28

ListNet 算法简介

ListNet算法就是ListWise方法的一种，由刘铁岩，李航等人在ICML2007的论文LearningtoRank:FromPairwiseapproachtoListwiseApproach中提出

weixin_30845171·2020-06-28 01:39

李航统计学习方法（六）----逻辑斯谛回归与最大熵模型

本文希望通过《统计学习方法》第六章的学习，由表及里地系统学习最大熵模型。文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法，并制作了可视化动画。

文子轩·2020-06-28 00:18

《统计学习方法（李航）》讲义第10章隐马尔科夫模型

隐马尔可夫模型(hiddenMarkovmodel,HMM)是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型.本章首先介绍隐马尔可夫模型的基本概念，然后分别叙述隐马尔可夫模型的概率计隐马尔可夫模型在语音识别、自然语言处理、算算法、学习算法以及预测算法.生物信息、模式识别等领域有着广泛的应用隐马尔科夫模型Python实战：https://github.com

weixin_30685029·2020-06-27 23:29

《统计学习方法》梯度下降的两种应用场景

这几天在看《统计学习方法》这本书，发现梯度下降法在感知机等机器学习算法中有很重要的应用，所以就特别查了些资料。

weixin_30662109·2020-06-27 23:50

李航-第6章逻辑斯蒂回归与最大熵模型

线性回归和逻辑回归的联系在我理解，线性回归一般预测解决连续值预测的问题，对已有的数据进行线性拟合，运用最小二乘法等，找到最佳拟合曲线，然后得到线性模型，来进行预测。逻辑回归的模型是一个非线性模型，sigmoid函数，又称逻辑回归函数，逻辑回归用来解决分类的问题，输出的属于某个类别的概率。但是它本质上又是一个线性回归模型，因为除去sigmoid映射函数关系，其他的步骤，算法都是线性回归的。可以说，逻

瘦长的丰一禾·2020-06-27 20:41

李航-统计学习方法-笔记-7：支持向量机

简述支持向量机：是一种二分类模型，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，间隔最大使它有别于感知机。核技巧：SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。间隔最大化：SVM的学习策略是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。线性可分SVM：当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习

weixin_30485291·2020-06-27 20:50

《统计学习导论基于R应用》中英文PDF+习题答案+思维导图+《最优化导论第4版》中英文PDF+题解+学习总结...

《统计学习导论基于R应用》其实是一本统计学习方法的概要书，提供了理解大数据和复杂数据必不可少的工具，数据来自近20年来生物学、金融学、市场营销学和天体物理学等领域。

weixin_30483013·2020-06-27 20:08

决策树&随机森林

p=8《统计学习方法》一、决策树算法：1.训练阶段（决策树学习），也就是说：怎么样构造出来这棵树？2.剪枝阶段。问题1：构造决策树，谁当根节点？例：相亲时为啥选年龄作为根节点？

weixin_30394333·2020-06-27 19:58

决策树ID3算法--python实现

参考：统计学习方法》第五章决策树】http://pan.baidu.com/s/1hrTscza决策树的python实现有完整程序决策树（ID3、C4.5、CART、随机森林）对决策树的python实现进行了详细的介绍用

weixin_30279671·2020-06-27 15:35

机器学习的分类算法——集成学习

比如在周志华的西瓜书中，称为集成学习/多分类器系统/基于委员会的学习；在李航的《统计学习方法》中，称提升方法；在《数据挖掘导论》中，又称为组合方法/分类器组合。

weixin_30273763·2020-06-27 15:41

李航《统计学习方法》第四章——用Python实现朴素贝叶斯分类器（MNIST数据集）

wds2006sdo·2020-06-27 14:24

[机器学习] ML重要概念：梯度（Gradient）与梯度下降法（Gradient Descent）

Softmax回归、神经网络和SVM等等，主要学习资料来自网上的免费课程和一些经典书籍，免费课程例如StandfordAndrewNg老师在Coursera的教程以及UFLDLTutorial，经典书籍例如《统计学习方法

WangBo_NLPR·2020-06-27 12:17

梯度提升树(GBDT)原理与Python实现

前言看完统计学习方法有一段时间了，一直拖着没有总结。临近期末，复习完课程再去学新的知识过于疲劳，就想着把之前决定写的总结都给补一下。

watermelon-Lee·2020-06-27 12:55

支持向量机学习笔记--实现篇（三）

参考的书籍为李航的《统计学习方法》和PeterHarrington的《机器学习实战》，参考的学习算法为LIBSVM，以及一篇求解凸二次规划问题的论文-SequentialMinimalOptimiz

Demon的黑与白·2020-06-27 09:36

机器学习--决策树python实现案例

Kalankalan·2020-06-27 09:37

计算机视觉/机器学习/深度学习经典书籍整理

1.机器学习(最经典的两本书）PatternRecognitionandMachineLearning.PDFMachineLearning:AProbabilisticProspective.PDF统计学习方法

MultiMediaGroup_USTC·2020-06-27 08:52

统计学习方法课后习题

第2章感知机2.1第三章K近邻算法3.13.3第五章5.15.2第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型6.2第七章支持向量机7.2第2章感知机2.1模仿例题2.1，构建从训练数据求解感知机模型的例子。例题2.1的数据集如下：x=[33;43;11];y=[1;1;-1];感知机的训练过程为：（1）选取初值w和b（2）从训练集中选取数据(xi,yi)(xi,yi)（3）如果yi(w⋅x+b)≤0yi(w⋅x

AmazingJadeWu·2020-06-27 07:06

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